Pour les pays en développement, où la variabilité climatique touche souvent le plus durement et où les lacunes sont les plus importantes, des informations exactes sur les précipitations peuvent faire la différence entre une réponse efficace à la sécheresse et une mauvaise récolte catastrophique, entre des avertissements d'inondation en temps opportun et des pertes en vies humaines évitables.

Les pluviomètres traditionnels, tout en étant simples et efficaces, exigent une observation, un entretien et une protection réguliers de l'homme contre le vol ou le vandalisme. Les stations météorologiques automatiques exigent une connectivité fiable avec l'électricité et Internet. Le résultat est un déficit de données persistant : de nombreux pays en développement ont des densités de stations bien inférieures aux recommandations minimales de l'Organisation météorologique mondiale, laissant de vastes zones non surveillées et des modèles météorologiques moins précis qu'ils ne devraient l'être.

Réseaux de capteurs à faible coût et participation communautaire

Le coût élevé du matériel météorologique professionnel est un obstacle majeur à l'expansion des réseaux d'observation dans les pays en développement. Les stations météorologiques automatiques standard peuvent coûter des milliers de dollars par unité, les plaçant au-delà des budgets de nombreux services météorologiques nationaux et des administrations locales.

Matériel abordable et conceptions Open-Source

Les innovateurs ont développé des pluviomètres à bascule et des stations météorologiques tout-en-un utilisant des composants hors-sol, des pièces imprimées en 3D et des plateformes électroniques open-source comme Arduino. Ces appareils peuvent être assemblés pour une fraction du coût des équivalents commerciaux, souvent entre 50 $ et 300 $ par unité. Bien que leur précision absolue ne corresponde pas aux instruments professionnels, des études d'étalonnage et des comparaisons minutieuses ont montré qu'ils fournissent des données fiables à de nombreuses fins opérationnelles, surtout lorsqu'ils sont déployés sur des réseaux denses qui permettent de réduire les erreurs de capteur individuelles.

Sciences citoyennes et gérance locale

Les écoles, les coopératives agricoles et les ONG locales peuvent héberger et entretenir un capteur avec une formation minimale. Ce modèle de propriété répartie résout l'un des problèmes les plus persistants en météorologie des pays en développement : l'entretien des stations. Lorsqu'un seul technicien gouvernemental est responsable de dizaines de stations dispersées sur des routes pauvres, beaucoup tombent en délabrement. Mais lorsqu'un capteur appartient à une communauté qui tire directement profit des données, il y a une forte incitation locale à le maintenir en service.

Des programmes comme L'Observatoire hydrométéorologique transafricain (TAHMO)[ ont démontré la puissance de cette approche. TAHMO déploie des stations météorologiques à faible coût dans les écoles de toute l'Afrique subsaharienne, intégrant les données dans les programmes d'enseignement tout en construisant un réseau d'observation dense.

Produits de télédétection et de réanalyse par satellite

Pour les régions où les observations au sol restent rares, la télédétection par satellite constitue le seul moyen viable d'obtenir des estimations spatiales complètes des précipitations.

Produits opérationnels de pluie par satellite

Plusieurs produits de précipitation par satellite sont maintenant largement utilisés dans les pays en développement.L'algorithme Intégré multisatellite pour GPM (IMRG), qui fait partie de la mission de mesure des précipitations mondiales de la NASA, fournit des estimations de précipitations demi-heures à résolution spatiale de 0,1 degré (environ 11 kilomètres à l'équateur). De même, le Climate Hazards Group InfraRed Precipitations with Station data (CHIRPS) produit fusionne l'imagerie satellite avec des observations au sol pour produire des enregistrements de précipitations à long terme et à haute résolution spécialement conçus pour la surveillance de la sécheresse et la planification agricole.

Les ministères de l'agriculture en Afrique de l'Est utilisent les données du CHIRPS pour déclencher des systèmes d'alerte rapide en cas de sécheresse. Les centres de prévision des inondations en Asie du Sud ingèrent les données de l'IMRG pour initialiser des modèles hydrologiques pour les grands bassins hydrographiques qui traversent les frontières nationales. L'avantage essentiel est l'accessibilité : ces ensembles de données sont disponibles gratuitement, ne nécessitent aucune infrastructure sur le terrain pour générer et peuvent être analysés à l'aide d'outils de système d'information géographique (SIG) open source.

Limites et exigences de validation

Les estimations des précipitations par satellite ne sont pas sans lacunes, leur précision varie considérablement selon la région, la saison et le type de précipitations. En terrain montagneux, les précipitations orographiques sont notoirement difficiles à détecter pour les satellites. Les précipitations légères et les bruines sont souvent manquées, tandis que les fortes tempêtes convectifs peuvent être sous-estimées ou suréchantillonnées selon le moment du passage par-dessus-plan du capteur.

Les stratégies les plus efficaces associent les données satellitaires à des stations de référence stratégiquement localisées, en utilisant des techniques statistiques pour corriger les erreurs systématiques. Des organisations comme l'Institut international de recherche sur le climat et la société (IRI) de l'Université Columbia ont mis au point des cadres pour combiner les données satellitaires et les données de station en produits optimisés pour des contextes décisionnels particuliers, reconnaissant qu'aucune source de données ne suffit à elle seule.

Téléphone mobile et collecte de données sur les sources de données

La pénétration quasi universelle des téléphones mobiles, même dans les communautés rurales et à faible revenu, a créé une infrastructure de collecte de données inattendue. Bien que les téléphones mobiles n'aient pas été conçus pour l'observation météorologique, leur ubiquité et leurs capacités de communication en font des outils puissants pour regrouper les observations météorologiques humaines et pour transmettre des données à partir de capteurs à faible coût.

Rapports sur les SGS et les observations fondées sur l'application

Ces observations qualitatives, lorsqu'elles sont regroupées entre des centaines ou des milliers de journalistes, fournissent des informations précieuses sur la répartition spatiale des précipitations. Des organisations comme le Service météorologique du Kenya (MET) ont mis à l'essai des programmes où des observateurs bénévoles formés envoient des quantités quotidiennes de précipitations par SMS en utilisant un format normalisé, les données étant automatiquement ingérées dans les bases de données nationales.

Les applications Smartphone vont plus loin, permettant aux utilisateurs d'envoyer des photos de pluviomètres sur GPS, de soumettre des lectures numériques à partir de simples jauges en plastique, ou même d'enregistrer des lectures de capteurs de lumière qui indiquent indirectement la couverture nuageuse. Le projet Surveillance des précipitations par SMS en Ouganda (RAIN-SMS] a démontré que les données d'un réseau de 78 observateurs volontaires, chacun équipé d'un pluviomètre en plastique de 2 $, pourraient produire des cartes des précipitations avec une précision comparable au réseau de stations officielles, à une fraction du coût.

Contrôle de la qualité des données par source crowd

Les critiques de l'observation par crowdsourcing mettent en évidence le risque de rapports incohérents, de fausses déclarations intentionnelles et de fatigue des observateurs.Ces défis sont réels mais non insurmontables.Les plateformes de crowdsourcing modernes intègrent des contrôles automatisés de la qualité, des rapports de marquage qui s'écartent de façon significative des observations voisines ou dépassent les seuils plausibles physiquement.

Même avec le bruit et des erreurs occasionnelles, la densité des observations peut révéler des modèles de précipitations locales que les réseaux de stations dispersées manquent entièrement. Pour des applications comme les avis agricoles, où savoir si la pluie a commencé dans une vallée donnée ou non peut déterminer des recommandations de plantation, cette granularité est transformatrice.

Drones et véhicules aériens sans équipage pour l'échantillonnage atmosphérique

Les véhicules aériens sans pilote, communément appelés drones, offrent une plate-forme mobile et flexible pour la collecte de données atmosphériques dans des endroits difficiles ou dangereux à accéder. Bien que la technologie de météorologie opérationnelle des pays en développement soit encore en émergence, les premières applications présentent des perspectives considérables pour des cas d'utilisation spécifiques.

Profil vertical et observations de la couche de démarcation

Les ballons météorologiques fournissent des profils verticaux de température, d'humidité et de pression, mais leur lancement nécessite du personnel formé, du matériel spécialisé et des fournitures consommables qui sont coûteuses à reconstituer. Les drones à voilure fixe et multirotor équipés de capteurs météorologiques compacts peuvent voler des profils ascendants à travers la basse atmosphère, recueillant des données sur la stabilité atmosphérique, les gradients d'humidité et les modèles de vent qui influent sur la formation des précipitations.

Dans les régions où les tempêtes convectifistes se développent rapidement et de façon imprévisible, les observations basées sur des drones peuvent améliorer les données précurseurs disponibles pour les prévisionnistes.L'équipe UAV de l'Université du Cap a mené des campagnes sur le terrain en Afrique du Sud et au Botswana, en utilisant des drones pour échantillonner la couche limite atmosphérique avant le développement d'orages, en fournissant des données qui sont maintenant intégrées dans les flux de travail de prévision opérationnelle.

Validation des sorties par satellite et par modèle

Les estimations des précipitations par satellite souffrent de plus grandes incertitudes dans les terrains complexes, les zones côtières et les milieux urbains où les propriétés de surface varient rapidement. Les drones peuvent être déployés pour recueillir des données de la vérité au sol dans ces zones difficiles, en volant des transects qui échantillonnent le gradient d'intérêt.

La durabilité opérationnelle des programmes de drones dans les pays en développement demeure préoccupante. La durée de vie des batteries limite la durée de vol, les réglementations limitent les opérations hors ligne de vue visuelle dans de nombreux pays, et les pilotes qualifiés sont rares. Cependant, l'avancement rapide de la technologie des drones et la baisse du coût des plates-formes capables laissent croire que ces obstacles diminueront au fil du temps.

Systèmes intégrés d'assimilation des données et de soutien à la décision

Les pays en développement adoptent de plus en plus des techniques d'assimilation des données qui combinent des observations provenant de sources multiples — satellites, stations, crowdsourcing, drones — pour une image cohérente des précipitations actuelles et prévues.

Le rôle des services météorologiques et hydrologiques nationaux

Les services météorologiques et hydrologiques nationaux (SMM) des pays en développement sont en train de passer d'organismes purement d'observation à des centres d'intégration de données.Avec l'appui technique d'organisations comme l'Organisation météorologique mondiale (OMM) et les centres régionaux du climat, de nombreux SMN mettent en place des systèmes de gestion des données qui ingèrent les observations de sources diverses, appliquent le contrôle de la qualité et génèrent des produits adaptés à l'agriculture, aux ressources en eau, à l'énergie et à la gestion des catastrophes.

L'Institut météorologique éthiopien, par exemple, a mis au point une plateforme qui intègre les données de son réseau de stations classiques, les estimations des précipitations par satellite provenant du CHIRPS et de l'IMRG, et les rapports d'un réseau d'observateurs agricoles, qui sert à produire des résumés des précipitations sur dix jours et sur un mois, des prévisions saisonnières et des alertes précoces pour les événements de sécheresse et d'inondation, qui sont diffusés par l'intermédiaire des ministères et des stations de radio communautaires.

Renforcement des capacités et financement durable

La technologie ne peut à elle seule résoudre le problème des données sur les précipitations.Les progrès durables exigent des investissements dans les capacités humaines – formation des météorologues, des hydrologues et des techniciens à la gestion des données, au contrôle de la qualité et à l'engagement des utilisateurs.

Les partenariats entre les gouvernements, les organisations internationales de développement, les établissements universitaires et les fournisseurs de technologie du secteur privé se sont révélés essentiels pour la construction et l'entretien de ces systèmes.Le , coordonné par l'OMM, fournit une structure à ces partenariats, mettant l'accent sur la coproduction d'informations climatiques avec les utilisateurs finaux afin de s'assurer que les efforts de collecte de données répondent aux besoins décisionnels réels.

Regard vers l'avenir: convergence et résilience

Les stratégies de collecte de données sur les précipitations les plus efficaces dans les pays en développement reposeront de plus en plus sur la convergence : intégration de capteurs au sol peu coûteux, d'estimations satellitaires, de réseaux de téléphonie mobile et d'observations de drones dans un système d'observation à plusieurs échelles sans faille.

Les réseaux d'observation qui dépendent d'une seule source d'énergie, d'un seul chemin de communication ou d'un seul champion institutionnel sont vulnérables à l'échec. Les réseaux communautaires distribués et dotés de multiples flux de données redondantes sont plus susceptibles de survivre aux compressions budgétaires, aux défaillances de l'équipement et à l'instabilité politique.

Pour les millions de petits exploitants agricoles, de gestionnaires urbains de l'eau et d'intervenants en cas de catastrophe qui dépendent de données fiables sur les précipitations, ces innovations ne sont pas académiques, elles affectent directement les moyens de subsistance, la sécurité alimentaire et la sûreté.