analyse des données de foudre par l'EOSDA pour faciliter les réclamations d'assurance
  • Étude de cas

Analyse De La Foudre Pour Les Réclamations De La Grêle

L’assurance contre la grêle des cultures est l’un des accords les plus populaires entre les entrepreneurs agricoles et les compagnies d’assurance, en particulier si les fermes du client sont situées dans des régions où cet événement climatique violent est fréquent. Par exemple, en Europe, la grêle est répandue dans les zones montagneuses et les régions préalpines (Autriche et sud de la France), tandis que le Texas, l’Oklahoma, le Nebraska, le Dakota du Sud et le Kansas étaient les principaux États américains affectés par la grêle en 2021  .

La grêle peut causer des dommages modérés (par exemple, des feuilles et des tiges déchiquetées) jusqu’à la perte complète des cultures. L’ampleur des dégâts dépend du diamètre et de la forme des grêlons, de la vitesse du vent pendant la grêle, de l’orientation de la chute, de la longévité de la grêle, du type de plantes exposées aux tempêtes de grêle et du stade de croissance actuel des cultures.

L’un des défis les plus répandus auxquels les assureurs sont confrontés est la présentation tardive des demandes de dommages causés par la grêle aux cultures (malgré la période recommandée de 72 heures) et le manque de données pour vérifier chaque demande.

L’équipe scientifique de l’EOSDA a une grande expérience dans la détermination des événements de grêle pour aider les assureurs à évaluer les sinistres. L’un de ces projets consistait à détecter la grêle au niveau du champ : définir si les événements de grêle se passaient ou non et si c’était la seule cause des dommages ou la perte des cultures.

Défi : Détection D’événements De Grêle Malgré Le Manque D’informations À Jour

Le fournisseur d’assurance devait traiter les réclamations de dommages causés par la grêle afin de vérifier que l’événement météorologique en question avait bien eu lieu sur un champ donné. Malheureusement, cela est devenu plus difficile en raison de plusieurs facteurs.

Premièrement, les orages de grêle se développent rapidement et durent généralement plusieurs minutes; des événements d’un quart d’heure et d’une demi-heure sont également observés.

Deuxièmement, la grêle peut se produire dans une zone assez petite comme 500 mètres carrés.

La vitesse de réponse à l’événement est également importante. Les agriculteurs ne peuvent pas soumettre immédiatement l’avis de perte et les compagnies d’assurance ne peuvent pas envoyer rapidement des dépisteurs pour évaluer les dommages et faire le rapport. De plus, le coût des inspections des terres agricoles et la quantité des heures-personnes pour la collection d’informations dans un seul cas peut être injustifiable avec la somme de remboursement potentielle.

Les propriétaires de fermes peuvent également ne pas avoir de caméras de surveillance pour compléter leur demande avec des images. C’est pourquoi il faut trouver d’autres moyens de détection de l’événement assuré.

Solution : Analyser Les Données Historiques Des Dommages Causés Par La Foudre Et La Grêle

Un client pensait que nous allons utiliser des images satellite historiques des champs et détecter les cultures endommagées ou les nuages ​​de grêle au-dessus. Mais la tâche n’était pas aussi simple. La nébulosité empêche le satellite de faire des images claires de la surface de la planète. C’est pourquoi nous avons proposé de détecter la grêle à la base de l’activité de la foudre.

Les coups de foudre sont des conditions météorologiques extrêmes typiques comme les fortes pluies et les orages de grêle. De plus, l’augmentation soudaine de la fréquence (taux) des éclairs, connue sous le nom de saut de foudre sur un court intervalle de temps, sont les indicateurs de ces événements. Ainsi, la méthode de détection de grêle proposée par l’équipe du projet prévoit l’analyse des données historiques de foudre pour les zones d’intérêt.

Les données d’entrée de la compagnie d’assurance comprenaient les réclamations soumises précisant l’emplacement géographique des champs et leurs superficies, une date estimée de l’occurrence de la grêle et le pourcentage de la superficie endommagée.

EOSDA Crop Monitoring

Plateforme de surveillance des champs qui utilise des images satellites de haute résolution pour identifier et réagir à distance à tous changements !

L’équipe a obtenu des données sur le foudre du réseau de détection de la foudre (ENTLN). Le fournisseur gère plus de 900 capteurs de foudre à large bande dans le monde capables de détecter avec précision la foudre dans le nuage (IC) et nuage-sol (CG) en temps réel . L’efficacité moyenne de détection du réseau est de 95,4 % et 60,0 % pour les éclairs nuage-sol et inter-nuages, respectivement. Les résultats de localisation 2D de l’ENTLN contiennent les informations suivantes :

  • Temps
  • Latitude
  • Longitude
  • Type de flash (IC ou CG)
  • Intensité actuelle de chaque source rayonnante d’impulsion ou de flash.

La foudre dans le nuage (intra-nuage) se produit à l’intérieur du nuage, tandis que la foudre nuage-sol (nuage-sol) est une décharge entre un nuage orageux et le sol.

Les chercheurs ont également utilisé des données sur neuf champs endommagés par la grêle au cours des étés 2016, 2018 et 2019 pour valider l’algorithme de détection de la grêle.

Les scientifiques choisissent l’algorithme du saut de la foudre (SF) pour résoudre ce problème. Ils ont proposé quatre flashs par minute comme seuil de détection du taux de flash du saut de la foudre. Un tel taux de flash est un prédicteur fiable de la grêle dans les zones de montagne, où se trouvaient les champs d’analyse.

Les données recueillies sur la foudre dans un rayon de cinq km du centre du champ deux semaines avant et deux semaines après un enregistrement officiel de l’événement de grêle.

La foudre a ses dimensions géométriques, mais les processus qui provoquent ce phénomène et la grêle sont d’échelle beaucoup plus importants. Et si l’on observe une activité orageuse intense dans un rayon de cinq km, la probabilité de grêle dans cette zone est élevée. Ensuite, nous avons analysé le développement temporel de l’activité de la foudre pour détecter le coup de foudre. Si nous le trouvons, nous supposons que la grêle s’est produite sur un champ avec la même date d’événement de grêle.

Résultat : Événements De Grêle Détectés Et Ampleur Réelle Des Dommages Évalués

L’équipe du projet a détecté la grêle sur neuf champs de tournesol, de blé et d’orge.

Sur les huit champs, les événements de grêle se sont probablement produits lors de la collection des données (entre deux semaines avant et deux semaines après l’enregistrement officiel de l’événement de grêle). Sur un champ, le SF était absent et il n’y avait que quatre éclairs au total, ce qui signifie que la probabilité de grêle était proche de zéro.

Notre analyse montre également que dans certains cas, la date de l’événement assuré (date du sinistre) est différente de la date d’activité maximale de la foudre lorsque la grêle pourrait survenir. Sur certains champs, la date d’activité maximale de la foudre était à la même date de réclamation, tandis que sur d’autres plus tard.

corrélation entre le nombre de coups de foudre et le graphique du nombre de champs
Le nombre total de coups de foudre entre deux semaines avant et deux semaines après une date officielle de l`événement de grêle (date du sinistre) et la différence en jours entre la date du sinistre et l`activité maximale de la foudre.

L’équipe a reçu la demande en automne 2020 et a terminé la tâche en deux semaines.

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À propos de l'auteur:

Lidiia Lelechenko Chargé de compte dans EOS Data Analytics

Lidiia Leletchenko est titulaire d'un Master en Viticulture, Vinification et Marketing obtenu à l'ESA (École supérieure d'agricultures d'Angers). Elle possède plus de 6 ans d'expérience dans divers rôles liés à la vente de solutions SaaS et aux activités de recherche en analyse sensorielle. Actuellement, Lidiia est responsable du renforcement de la présence et de la reconnaissance d'EOSDA sur les marchés européens en tant que Cheffe de compte.

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