Le printemps est considéré comme une belle saison dans le monde entier, mais de nombreux pays asiatiques sont chaque année confrontés au problème des tempêtes de poussière au printemps. En mars, certaines régions de Chine ont été confrontées au même problème lorsqu'il a été demandé aux habitants de ne pas sortir car des vents violents souffleraient, atteignant 100 kilomètres par heure.
Tout d'abord, la Mongolie intérieure en Chine a été touchée par la tempête de poussière, puis c'est Pékin qui a été averti de fermer les fenêtres et de rester à l'intérieur alors que la poussière atteignait la ville après avoir envahi les plaines de la Mongolie intérieure et certaines régions de la Mongolie. Dans de nombreux cas, la visibilité a été réduite à moins de 90 mètres pendant les tempêtes, le ciel devenant jaune et sombre.
Les météorologues et scientifiques chinois ont développé quelques systèmes de prévision au fil des années, dès les années 1990. Mais ils poursuivent leurs efforts pour avoir une meilleure idée et des informations plus précises sur l'endroit où la poussière est d'abord ramassée, en quelle quantité et comment elle change de route à mesure que la tempête progresse d'une zone à une autre. Les systèmes sur lesquels ils s’appuient ne sont pas sans erreurs, comme le sont tous les systèmes.
Les chercheurs et scientifiques asiatiques utilisent la modélisation climatique et désormais l’intelligence artificielle pour obtenir de meilleures estimations et prévisions sur ce phénomène auquel ils sont confrontés chaque année. Ces conditionsmatic ont des conséquences économiques et, avec de meilleures prévisions, des millions de dollars pourraient être économisés chaque année. Comme on estime qu'en un seul trimestre, les pertes peuvent atteindre plus de 4 millions de dollars, y compris les dommages aux infrastructures, aux fermes et aux logements.
Causes, sources et conséquences
Le Sahara en Afrique, le plus grand désert du monde, est également la plus grande source de sable pour ces tempêtes. En Asie, le désert de Gobi est l'une des plus grandes sources, située en partie en Mongolie et en partie en Chine. Les scientifiques travaillent désormais sur des solutions basées sur l’intelligence artificielle pour prédire les tempêtes de sable. Les chercheurs chinois disposent déjà de données importantes sur les tempêtes de sable qu'ils utilisent pour la prévision, grâce à des satellites et des centres d'observation au sol, ainsi que des données provenant de modèles de simulation de différents types.
Lorsque des vents rapides soufflent sur des zones sèches, ils soulèvent des particules de poussière du sol dans l’air, parfois jusqu’à 1 500 mètres, et les transportent d’une zone à une autre. Selon les experts, la combinaison rapide de poussière et d’air peut parcourir des distances assez longues. Et ils absorbent également des bactéries et des particules métalliques, qui sont toxiques, ainsi que la poussière, cette combinaison étant assez nocive pour la santé des personnes mais aussi pour l'environnement.
Comme lors de ces tempêtes, les taux de mortalité augmentent, non seulement à cause desdentprovoqués par le vent, mais également à cause des maladies cardiovasculaires et respiratoires. Les décès dus à des problèmes cardiovasculaires augmentent de 25 % et ceux dus à des problèmes respiratoires de 18 %.
Ces tempêtes de poussière ont également un coûtmatic : on estime qu'elles réduisent la nutrition de l'eau et des sols et pourraient entraîner une baisse des rendements des cultures. La Mongolie estime que ces mêmes tempêtes entraîneront une réduction de 24 % des rendements de ses cultures. À l’échelle mondiale, 334 millions de personnes sont touchées chaque année par des tempêtes de sable.
Des systèmes d'IA pour prédire les tempêtes de poussière
Les systèmes d'IA chinois peuvent prévoir les tempêtes de poussière dans 13 pays d'Asie, dont la Chine, le Tadjikistan et le Pakistan, 12 heures plus tôt et sur une base horaire. Lorsqu’ils ont commencé les essais l’année dernière, les systèmes basés sur l’IA ont montré de meilleurs résultats que les systèmes non basés sur l’IA, avec 13 % d’erreurs en moins. Les chercheurs travaillent également à intégrer ces systèmes aux applications mobiles permettant au public d'obtenir des prévisions et des alertes en temps opportun sur les tempêtes de poussière.
Des scientifiques chinois ont également développé un système appelé DAPS (Dust Assimilation and Prediction System). Ce système peut fournir des prévisions sur 48 heures. Le système utilise l'assimilation de données. Dans ce processus, les données d'observation sont intégrées aux du modèle d'IA pour l'exactitude des prévisions. Ce système rend le processus presque matic . Les algorithmes d'apprentissage profond sont utilisés pour les prédictions en supprimant les biais dans les données d'observation. Le système est utile pour fournir des prévisions pour la Chine, la Mongolie, le Japon, la Corée du Sud et également la Corée du Nord, avec des détails sur la densité potentielle de la tempête et la manière dont la poussière se propagera dans différentes zones.
Le changement climatique joue également un rôle dans la détérioration des conditions météorologiques, mais l'amplification de l'Arctique, qui modifie les schémas de circulation des vents et constitue un phénomène météorologique, a réduit les niveaux de poussière en Asie du Sud et de l'Ouest. Mais le même phénomène a aggravé les conditions liées à la poussière au Pakistan, où Karachi et Lahore, deux de ses principales villes, sont confrontées à une dégradation de la qualité de l'air, souvent considérée comme la plus toxique et l'une des dix premières au monde.
Les plantations d'arbres jouent un rôle important dans le contrôle de la désertification des terres, principale cause des tempêtes de poussière. Il est convenu que les tempêtes de poussière affectent principalement les zones reculées et moins développées. Les efforts de lutte contre la désertification doivent être améliorés avec le soutien du gouvernement pour réduire l'impact des tempêtes et réduire les niveaux de poussière, ainsi que les progrès technologiques.
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