Dans la première interview de la série "Ask an academic", nous nous sommes entretenus avec Alex Tavares Silva et Larissa Carneiro Rangel, doctorants en modélisation informatique à l'Institut fédéral Fluminense au Brésil. Ils expliquent comment ils utilisent les données météorologiques pour étudier comment mieux surveiller les fortes précipitations et atténuer les impacts des inondations.

Chez Meteomatics, le taux de doctorants par mètre carré est élevé. Du PDG aux stagiaires, nous avons tous une expérience directe des plaisirs et des peines du travail universitaire. Nous savons à quel point la recherche est précieuse pour la société et les entreprises. Mais surtout, nous connaissons les défis à relever pour obtenir des résultats révolutionnaires avec - le plus souvent - des ressources limitées.

En outre, les données météorologiques sont de plus en plus demandées pour des études axées sur les effets du changement climatique et les alternatives durables pour l'avenir. En tant que météorologues qui observent ces effets quotidiennement, nous sommes au cœur de l'action et nous comprenons l'urgence de développer et de mettre en œuvre des solutions durables.

Il n'est pas surprenant que le soutien aux universités soit une initiative qui nous tient à cœur. Les groupes de recherche universitaires bénéficient d'un accès spécial à notre API météo, et nous sommes toujours fiers de voir leurs projets se développer.

Afin de donner plus de visibilité aux chercheurs, nous publions une série d'entretiens dans lesquels ils expliquent le contexte de leurs études et donnent un aperçu des résultats qu'ils espèrent obtenir.

Pour commencer, voici l'entretien que nous avons réalisé avec Alex Tavares Silva et Larissa Carneiro Rangel. Alex est titulaire d'une maîtrise en modélisation informatique en science et technologie de l'Université fédérale de Fluminense (UFF) et travaille comme technicien informatique à l'Institut fédéral de Fluminense (IFF). Larissa est titulaire d'un master en ingénierie environnementale de l'IFF où elle est également professeur.

Alex et Larissa sont des doctorants inscrits au programme de modélisation et de technologie pour les ressources en eau et l'environnement de l'IFF, à Rio de Janeiro, au Brésil. Pour les aider à mener leurs recherches, nous leur fournissons des données météorologiques prévisionnelles et historiques à partir de notre API.

Ils sont étroitement soutenus par Julia Carelli, météorologue et responsable des ventes de Meteomatics au Brésil.

Pourquoi avez-vous choisi de faire votre doctorat à l'IFF ?

Alex : J'ai une formation en mathématiques et en informatique. Je pense que le changement climatique est un énorme défi qui peut être relevé, du moins en partie, à l'aide de l'analyse numérique, et le programme "Modeling and Technology for Water Resources and the Environment" de l'Instituto Federal Fluminense me permet d'avoir un impact dans ce domaine.

Larissa : Toute ma formation antérieure a été effectuée à l'IFF. J'y ai eu l'occasion de bénéficier d'une bourse d'initiation à la recherche et d'un stage. Je suis reconnaissante envers l'institution et partage ses valeurs, c'est pourquoi je continue à y étudier.

Quel est l'objet de vos recherches ?

Alex : La modélisation informatique, l'analyse de données numériques et géospatiales.

Larissa : Les feedbacks entre l'infrastructure urbaine et les précipitations dans les simulations informatiques. À l'aide de la plateforme MOHID, je simule et analyse l'interaction entre les villes.

Quels avantages les résultats de vos travaux apporteront-ils au domaine et à la société en général ? Vous attendez-vous à ce que vos projets débouchent sur un produit ?

Alex : Les études sur les précipitations intenses sont importantes pour le domaine de l'ingénierie, car elles permettent de planifier des travaux structurels pour atténuer les problèmes liés aux inondations.

Larissa : Plus précisément, dans le contrôle et la planification des villes, les actions préventives concernant les travaux de drainage sont importantes. Cela me permettra d'évaluer les options de solutions durables ainsi que les mesures structurelles.

Alex : Le système que nous proposons pour prévoir les fortes précipitations au Brésil, qui utilise des images satellites et l'intelligence informatique, nous permettra de générer un bilan hydrique climatologique pour un lieu donné. Nous espérons que ce produit permettra une planification plus efficace des infrastructures.

Larissa : Je considère également que l'urbanisme est le domaine d'application le plus direct de mes recherches. En fournissant des données de modèle fiables, nous pouvons aider à orienter les politiques publiques pour faciliter la prise de décision sur les solutions les plus appropriées pour atténuer les inondations. J'espère que ce protocole sera transférable, de sorte que mes recherches puissent avoir un impact sur de nombreuses villes dans le monde.

Pourquoi les données météorologiques sont-elles essentielles pour vos recherches et comment les utilisez-vous ?

Larissa : Les données sur les précipitations sont fondamentales pour l'analyse des propositions d'atténuation des inondations dans la région.

Alex : Le système que je développe utilise les données de précipitation et de température sur la base d'une équation de fortes pluies tirée de la littérature pour prévoir les inondations. Grâce à l'intelligence informatique, nous pouvons ensuite étendre les méthodes de prévision des inondations même dans les zones où les données sont rares. J'étudie également la possibilité d'ajouter des données telles que l'humidité de l'air, l'altitude et la vitesse du vent pour améliorer encore mes algorithmes.

Utilisez-vous des sources de données autres que Meteomatics ? Quels sont les avantages des données Meteomatics ?

Larissa : Oui, en plus des données de Meteomatics, nous utilisons des moyennes annuelles de température et de précipitations que nous obtenons auprès d'agences gouvernementales telles que l'Institut national de météorologie (INMET) et l'Agence nationale de l'eau (ANA).

Alex : Meteomatics est très utile pour combler les lacunes de nos données. Par exemple, il se peut que d'autres sources ne soient pas disponibles avec un nombre de jours aussi important ou une résolution temporelle aussi élevée. Ce n'est pas toujours idéal pour les formes des équations que nous devons utiliser.

Quelle a été votre expérience avec les données API et avec Meteomatics en général ?

Alex et Larissa : L'expérience a été très bonne, compte tenu du fait que l'API gratuite fournit jusqu'à 15 paramètres et peut prévoir jusqu'à 10 jours. Comme elle dispose d'un module pour plusieurs langages de programmation, dont Python, elle devient un outil potentiel pour obtenir des données météorologiques qui peuvent fonctionner avec des algorithmes d'intelligence informatique.