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MÉDECINE de CATASTROPHE : Modéliser les mouvements de population

Actualité publiée il y a 2 années 1 mois 3 semaines
PNAS
Modéliser et prévoir les réactions et les mouvements de population en cas de catastrophe sanitaire, est tout à fait possible (Visuel Adobe Stock 493692958)

Cette étude de modélisation originale, menée par les scientifiques du Rensselaer Polytechnic Institute (New York) révèle que modéliser et prévoir les réactions et les mouvements de population en cas de catastrophe sanitaire est tout à fait possible et vital pour permettre une réponse d'urgence appropriée et plus efficace. Ce modèle présenté dans les Actes de l’Académie des Sciences américaine, pourrait même, selon ses auteurs, permettre d’atténuer par des stratégies mieux adaptées, l'impact des pandémies, comme le COVID-19, ou encore de conditions météorologiques extrêmes.

 

La pandémie de COVID-19, les incendies de forêt ou les inondations dévastatrices deviennent des événements de plus en plus fréquents et la survie des populations dépend de l'intervention d'urgence des gouvernements, des organisations sanitaires mais aussi des initiatives de la société civile. Cependant, un facteur vient compliquer la réponse à ces événements :

Face à la catastrophe, les gens ont tendance à se disperser

C’est le constat de ces chercheurs, menés par Jianxi Gao, professeur d'informatique au Rensselaer Polytechnic Institute et par Qi "Ryan" Wang, professeur de génie civil et environnemental à la Northeastern University. Leur modèle qui promet de prédire les mouvements humains lors d'événements extrêmes à grande échelle, révèle une grande disparité dans les mouvements entre les différents groupes de population : « Malgré de nombreuses variables possibles, nous constatons que les changements de mobilité humaine lors de ces événements extrêmes suivent « un déclin hyperbolique constant » que nous nommons « désintégration spatio-temporelle ».

 

Une "perturbation" des déplacements prévisible ? C’est ce qu’assurent ces experts : « En règle générale, les mouvements des personnes suivent des schémas prévisibles. Lorsqu'un événement extrême perturbe le schéma, et selon le type d’événement, les scientifiques décrivent une « perturbation de la mobilité ». Par exemple,

 

  • les gens peuvent arrêter de se rendre au travail :
  • ils peuvent changer d’itinéraire,
  • ou encore se regrouper dans un abri.

Non seulement ces perturbations de la mobilité compliquent l'acheminement de l'aide, mais elles entraînent également des répercussions financières, médicales et sur la qualité de vie. La nature, l'étendue et la durée de ces perturbations de la mobilité varient considérablement selon l’événement.

 

L’étude a suivi les mouvements de 90 millions de personnes aux États-Unis au cours de 6 catastrophes à grande échelle, notamment des incendies de forêt, des tempêtes tropicales, des gelées hivernales et des pandémies. Le modèle qui en résulte obéit à une régularité élevée dans la quantité de mobilité suite à ces événements extrêmes et dans la rapidité avec laquelle ce comportement de mobilité ou de dispersion revient à la normale. Finalement,

le modèle permet de prédire les "grands" comportements humains complexes lors de crises à grande échelle.

Principaux constats :

 

  • les personnes vivant à proximité du centre de la crise limitent leur mobilité de manière significative et rapide ;
  • ceux qui vivent plus loin ne modifient pas aussi radicalement leurs habitudes de déplacement : c'est ce les chercheurs appellent

la « dégradation spatiale »;

  • au fil du temps, les schémas de mobilité reviennent à la normale, ou, au contraire sont encore plus perturbés. C’est

la « dégradation temporelle ».

 

Le modèle appliqué à la pandémie de COVID-19 : dans ce cas de figure, le modèle révèle de grandes différences de mouvement entre les différents groupes économiques, ce qui contribue à expliquer les différences aussi de taux d'infection. Les habitants de régions plus riches sont plus en mesure de réduire immédiatement leur mobilité et de maintenir cette stabilité plus longtemps. Les personnes vivant dans des zones à plus faibles revenus suivent un modèle de décroissance hyperbolique plus rapide et plus importante.

« En d'autres termes, les personnes plus riches ont pu appliquer plus rapidement et plus facilement les mesures de distanciation sociale.

Les personnes à faible revenu ont été contraintes de retourner au travail ».

 

Ces travaux vont éclairer la planification des interventions d'urgence et proactives visant à atténuer les futurs événements extrêmes.

D’ores et déjà, ils mettent en lumière les inégalités sociales persistantes y compris dans les réponses des différents groupes de population à ces situations extrêmes ».