Le potentiel de la prévision saisonnière de fréquence des crues pour le secteur des assurances

Ce projet de recherche conjoint porté par le professeur Bruno Merz du Centre de recherche des sciences de la terre GFZ et AXA Group Risk Management visait à étudier la faisabilité de fournir des prévisions saisonnières de fréquence des crues en Europe, d’une manière qui soit utile pour le secteur des assurances. Principal objectif : étudier les liens entre état des bassins hydrographiques, état climatique et fréquence des crues dans les régions européennes. Le projet s’attachait à déterminer la viabilité des prévisions saisonnières de fréquence des crues du point de vue des assurances, ainsi qu’à identifier le rôle de l’état des bassins hydrographiques et de l’état climatique dans ces prévisions. Le professeur Merz a ainsi analysé des indicateurs liés à l’état climatique et à l'état des bassins hydrographiques afin de mieux comprendre leur impact sur la distribution des écoulements fluviaux maximum et leur capacité à prédire la fréquence des crues plusieurs mois en avance. Les premières conclusions ont suggéré que les indicateurs d’état des bassins hydrographiques peuvent être plus efficaces pour prévoir les crues en Europe que les indicateurs climatiques.

En 2019, ce projet impliquait d'étudier la variabilité des indicateurs d’état climatique ou d'état des bassins hydrographiques, et ses effets sur la distribution des écoulements fluviaux saisonniers maximum dans environ 650 stations en Europe. L'étude a déterminé que les indicateurs d’état des bassins hydrographiques semblent autoriser des prévisions plus efficaces que les indicateurs climatiques, les données antérieures de précipitations et d’écoulement fluvial montrant une forte influence jusqu'à deux mois avant la saison de prévision. Elle a également indiqué que la saison/le mois immédiatement précédent donnait les meilleurs résultats concernant les prévisions de risques de crue. Un certain degré de précision est maintenu même pour des intervalles plus importants. Une analyse plus approfondie est toutefois nécessaire pour mieux comprendre comment améliorer la précision de ces intervalles plus longs.