« Avec le changement climatique qui augmente la fréquence et l’intensité des cyclones, il n’a jamais été aussi urgent d’utiliser la science pour s’adapter à nos nouvelles conditions et aider les personnes, les industries et les gouvernements à devenir plus résilients. »
Les données recueillies lors des recherches sur le cyclone Gabrielle contribueront à l’élaboration de modèles nationaux d’éboulements, permettant de prévoir les zones susceptibles de connaître des glissements de terrain rapides et dangereux, ainsi que leurs impacts potentiels.
Le Dr Tom Robinson, professeur senior en gestion des risques de catastrophe à l’Université de Canterbury, a dirigé une équipe d’étudiants qui a cartographié la majorité des données sur les glissements de terrain sur une période de neuf mois pour cette étude. « À notre connaissance, il s’agit du plus grand nombre de glissements de terrain jamais cartographiés pour une seule tempête, certainement en Nouvelle-Zélande, et cela constitue une source d’information précieuse pour les futurs modèles de glissements de terrain », déclare le Dr Robinson.
« Cette recherche a offert aux étudiants de l’UC une occasion unique de participer à une recherche fondamentale qui enrichira notre compréhension des glissements de terrain lors des tempêtes majeures et de la manière dont la communauté peut s’adapter à notre climat en mutation. »
Notre Opinion Tech
Dans un contexte de changement climatique, il est essentiel de capitaliser sur les avancées scientifiques pour anticiper les événements extrêmes. Ce type de recherche non seulement renforce la résilience des communautés, mais souligne également l’importance d’une approche collaborative entre institutions académiques et autorités locales. À l’avenir, le développement de modèles prédictifs plus précis pourrait transformer notre façon de gérer les risques naturels.
Bien que les recherches sur les glissements de terrain soient cruciales, il est tout aussi important de sensibiliser les communautés sur les mesures de prévention et d’intervention en cas de catastrophes naturelles.