Predire ce qui vient ensuite

Lorsqu'une catastrophe frappe, des dangers secondaires suivent souvent. Notre moteur de detection en cascade utilise des modeles scientifiques evalues par les pairs pour predire les menaces en cascade en temps reel.

2020 Regles Evaluees par les Pairs
77 Chaines en Cascade
Analyse a 3 Niveaux

Des donnees brutes aux predictions operationnelles

01

Surveiller

Ingestion en temps reel de 220+ sources de donnees officielles. Chaque evenement sismique, alerte volcanique, trajectoire cyclonique et rapport d'inondation alimente le moteur en cascade.

02

Analyser

Chaque evenement est evalue selon 20 regles d'interaction de dangers evaluees par les pairs. La proximite spatiale, les conditions temporelles et les facteurs environnementaux determinent la probabilite de cascade.

03

Predire

Les dangers secondaires et tertiaires sont predits avec des niveaux de confiance. L'analyse en chaine multiniveau identifie les risques en cascade jusqu'a 3 niveaux de profondeur.

Sept familles de dangers en cascade

Chaine Sismique

5 interactions
Earthquake
Tsunami
Landslide
Liquefaction
Volcanic Unrest
Dam Risk

Chaine Volcanique

2 interactions
Volcano
Lahar
Volcanic Tsunami

Chaine des Incendies

2 interactions
Wildfire
Debris Flow
Air Quality Emergency

Chaine Cyclonique

2 interactions
Cyclone
Flooding
Tornado Outbreak

Chaine Hydrologique

4 interactions
Flood / Tsunami / Landslide
Disease Outbreak
Coastal Evacuation
River Blockage
Infrastructure Damage

Chaine Spatiale et Radiologique

5 interactions
Solar Storm / Air Quality / Disease / Radiation
Infrastructure Disruption
Health Crisis
Spread Acceleration
Evacuation

Modelisation spatiale et temporelle

Spatial Decay

La probabilite de cascade diminue avec la distance de l'evenement declencheur. Notre moteur modelise trois fonctions distinctes de decroissance spatiale calibrees pour chaque type de danger.

Temporal Decay

Les fenetres de risque varient selon le type de danger. Le risque de tsunami atteint son maximum en quelques minutes, tandis que le risque de coulee de debris post-incendie persiste pendant des mois apres l'evenement initial.

Analyse en cascade multiniveau

La prediction en chaine analyse les dangers en cascade jusqu'a 3 niveaux de profondeur. Lorsqu'un seisme declenche un tsunami, le moteur evalue simultanement les effets secondaires comme les inondations cotieres.

Construit sur des decennies de recherche evaluee par les pairs

Gill, J.C. & Malamud, B.D. (2014)

Reviewing and visualizing the interactions of natural hazards.

Reviews of Geophysics, 52(4), 680-722.

Cadre pour la classification des interactions entre dangers

Kappes, M.S., Keiler, M., von Elverfeldt, K. & Glade, T. (2012)

Challenges of analyzing multi-hazard risk: a review.

Natural Hazards, 64(2), 1925-1958.

Methodologie d'evaluation des risques multi-dangers

Pescaroli, G. & Alexander, D. (2018)

Understanding compound, interconnected, interacting, and cascading risks: a lesson from COVID will not teach us.

Risk Analysis, 38(11), 2245-2257.

Terminologie et cadre pour le risque en cascade

Voyez la detection en cascade en action

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