LE COÛT EFFARANT DE LA SÉCHERESSE

La sécheresse a donné lieu à l'un des plus grands incendies de forêt (plus d'un million d'acres) et a entraîné une perte de récoltes de pratiquement 100 % dans le nord-est du Montana. Le ministère américain de l'agriculture a estimé les pertes de récoltes à plusieurs centaines de millions de dollars, et tout le monde s'est posé une question : pourquoi personne n'a-t-il rien vu venir ?

OBTENIR LES BONNES DONNÉES

Le rapport sur la sécheresse de printemps 2017 du ministère des ressources naturelles et de la conservation du Montana indique qu'il y a beaucoup d'eau : "À la fin du mois, presque tous les problèmes de sécheresse avaient disparu de l'État, à l'exception des comtés de Wibaux et Fallon....Au 9 mai 2017, le Montana ne connaissait pas de sécheresse à 98,45 %." Mais à la fin du mois de mai, un changement brusque des conditions météorologiques a conduit à l'un des étés les plus chauds et les plus secs jamais enregistrés.

Selon Kevin Hyde, coordinateur du réseau Mesonet de l'État du Montana, le problème ne réside pas seulement dans la nécessité de disposer de davantage de données météorologiques, mais aussi dans l'obtention du bon type de données. Il explique : "L'une des raisons pour lesquelles la sécheresse n'a pas été prise en compte est que nous pensons toujours qu'il faut mesurer la sécheresse en fonction de l'accumulation de neige et de la quantité d'eau dans les rivières, ce qui est très utile si vous avez des droits d'utilisation de l'eau. Mais il y a beaucoup de terres arides dans le monde".

L'HUMIDITÉ DU SOL ÉCLAIRE LA SITUATION DANS SON ENSEMBLE

De fortes pluies sont tombées à la mi-septembre 2017, ce qui a fait croire à certains que la sécheresse était terminée. Cependant, l'évolution de l'humidité du sol a révélé une autre histoire. Très peu de ces précipitations ont pénétré dans le sol. "À la station de Havre, MT, vous pouvez voir que nous avons eu de fortes précipitations. Puis nous avons eu des chutes de neige au début du mois d'octobre. Les gens s'attendaient donc à une bonne recharge en eau du sol. Mais en fin de compte, cela n'a pas été le cas. Le 15 septembre, les capteurs d'humidité du sol ont montré une réponse importante à la surface, mais seulement une réponse marginale à 8 pouces. La fonte des neiges du début du mois d'octobre s'est abattue sur le sol, encore humide des pluies de septembre, drainé jusqu'à 20 pouces ou plus. Mais lorsque la fonte des neiges s'est dissipée, il n'y a eu qu'un gain net minime à l'approche de l'hiver.

LES MODÈLES PRÉDICTIFS ONT BESOIN D'UNE PLUS GRANDE COUVERTURE POUR ÊTRE EFFICACES

Aux États-Unis, le National Weather Service (division de la NOAA) met en place un réseau de stations de surveillance météorologique réparties sur l'ensemble du territoire, dont les données sont intégrées dans des modèles prospectifs qui aident à prévoir le temps. Doug Cobos, chercheur à METER, déclare : "Ce que les gens découvrent, c'est que la mise en place d'un réseau clairsemé de systèmes très coûteux a donné d'excellents résultats. C'est une bonne chose. Mais les lacunes spatiales de ces réseaux posent un problème, en particulier pour les producteurs agricoles et les éleveurs. Ils ont besoin de savoir ce qui se passe là où ils se trouvent".

LES MESONETS AMÉLIORENT LA DISTRIBUTION SPATIALE

Les mesonets constituent une solution pratique pour combler les lacunes en matière de données entre les stations météorologiques complexes et de grande taille. Le Montana Mesonet compte actuellement 57 stations réparties dans tout l'État et, grâce à des partenariats avec les secteurs public et privé, il en ajoute de nouvelles chaque année. Sur chaque site, l'équipe du Montana Mesonet installe des stations météorologiques tout-en-un METER, des capteurs d'humidité du sol, des capteurs NDVI et des enregistreurs de données qui s'intègrent à ZENTRA Cloud : un logiciel web facile à utiliser qui s'intègre de manière transparente dans des applications tierces par le biais d'une API. Selon M. Hyde, le système permet une meilleure répartition spatiale et une plus grande fiabilité.