Profil des aléas

Chaque axe donne le score de cet aléa sur sa propre échelle fixe de 0 à 100. Ajouter des villes à ce site ne change jamais ces valeurs.

Où se situe le risque

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Qualité de l'air est publié sous forme d'un chiffre unique par ville : il ajoute donc la même valeur à chaque cellule. Les variations visibles sur cette carte proviennent des aléas cartographiés à la résolution de la grille.

Affichage score combiné 0–20 Faible 20–40 Modéré 40–60 Élevé 60–80 Fort 80–100 Très fort

Chaque hexagone fait environ 0,74 km². Survolez-en un ou touchez-le pour voir ses chiffres, ou changez de couche ci-dessus pour n'afficher qu'un seul aléa.

Ce qui détermine le score

Inondation

Hauteur d'eau annuelle attendue, inondations fluviales et côtières combinées, pondérée par la population sur l'ensemble de la ville. D'après les cartes fluviales JRC CEMS-GloFAS à 90 m (sept périodes de retour) et les cartes côtières WRI Aqueduct (six). Les deux modèles ignorent les protections : ils simulent l'eau sans digues, murs anti-submersion ni pompage.

Valeur mesurée : 0.02853 m/an

Population en zone inondable centennale: 6.1%
Soit, en personnes: 460 228
Cellule modélisée la plus profonde: 19.5 m
Mécanisme dominant: fluvial

Séisme

Taux de séismes observés autour de la ville, pondéré par la magnitude et atténué avec la distance, d'après le catalogue USGS ANSS.

Valeur mesurée : 6.46 indice/an

Séismes catalogués (M4,5+, 500 km): 747
À moins de 100 km: 163
Magnitude maximale: M7.8
Période couverte: depuis 1970

Cyclone

Taux annuel de passages de cyclones tropicaux près de la ville, pondéré par la vitesse du vent soutenu au point le plus proche. D'après NOAA IBTrACS, depuis 1980.

Valeur mesurée : 0 événements/an

Tempêtes à moins de 200 km: 0

Incendie

Densité annuelle de détections satellitaires de feux dans la couronne végétale autour de la ville, d'après NASA FIRMS VIIRS 375 m.

Valeur mesurée : 63.19 détections/1000 km²/an

Détections de feux de végétation: 17 007
Par an: 1417.2
Couronne d'interface: 20 km
Période couverte: depuis 2013

Chaleur extrême

Température maximale du mois le plus chaud (BIO5, 1981-2010), moyennée sur la ville. Mesure absolue, comparable entre zones climatiques. Elle ne tient pas compte de l'humidité et sous-estime donc le danger de la chaleur tropicale humide.

Valeur mesurée : 25.86 °C

Pic du mois le plus chaud: 25.9 °C
Cellule la plus chaude: 26.1 °C
Jours chauds actuels (TX90p): 19.0%
Évolution depuis les années 1970: +8.7 points

Qualité de l'air

Concentration annuelle moyenne de PM2,5 pondérée par la population. Un aléa chronique plutôt qu'épisodique — il nuit par des années d'exposition, non lors d'un événement unique — mais, en mortalité, le plus important de ce site.

Valeur mesurée : 44 µg/m³

Moyenne annuelle de PM2,5: 44.0 µg/m³
Par rapport au seuil OMS: 8.8×
Décès attribués par an: 2 309

Profil de la ville

Contexte, pas aléa. Aucun de ces chiffres n'influe sur le score ci-dessus : une ville plus ensoleillée ou plus verte n'est pas une ville plus sûre, et les mélanger changerait discrètement le sens du score.

Potentiel solaire

4,28kWh/kWc par jour

Production photovoltaïque d'un panneau standard. Une ressource, pas un aléa.

World Bank Global Solar Atlas 2.0

Température moyenne

21,1°C

Moyenne annuelle, années 2010. Donnée à titre de contexte ; le score de chaleur mesure l'écart à la normale locale, non la chaleur absolue.

GHS-UCDB climate reanalysis

Verdure

0,34NDVI

Indice de végétation moyen sur la zone bâtie. Des valeurs élevées atténuent la chaleur urbaine.

Landsat via GHS-UCDB

Hôpitaux

8,0pour 100 000 habitants

Établissements de santé cartographiés par habitant. Approximation grossière de la capacité de réponse, dépendante du degré de cartographie du pays.

healthsites.io via GHS-UCDB

Altitude moyenne

1 365m

Hauteur moyenne du sol sur l'ensemble du centre urbain.

Copernicus GLO-90

Comment lire ces chiffres

Aléa, non risque après protection

Les modèles d'inondation simulent l'eau sans digues, sans murs anti-submersion ni pompage, faute de données mondiales exploitables sur les ouvrages de protection. Le score d'inondation de Katmandou décrit donc l'exposition du sol, non ce qu'il en reste après les ouvrages construits par-dessus.

Séismes : observés, non prédits

Le score sismique compte les secousses réellement survenues depuis 1970. Il ne peut pas voir une faille bloquée et silencieuse depuis des siècles : il sous-estime donc des villes comme Istanbul, dont le danger tient à un séisme qui n'est pas encore arrivé.

Des scores absolus, pas un classement

Chaque indicateur est ramené sur une échelle fixe choisie à l'avance. Un score de 52 signifiera la même chose lorsque ce site couvrira cent villes.

Ce n'est pas un conseil personnel

Ce sont des estimations à l'échelle de la ville, sur une grille d'environ un kilomètre. Elles ne disent rien de fiable sur un bâtiment particulier, et absolument rien sur ce que quiconque devrait faire.

Vérifié auprès de la source

Le JRC publie ses propres chiffres pour ces centres urbains, calculés indépendamment à partir de plusieurs des mêmes jeux de données. Chaque build compare nos chiffres aux leurs et échoue si l'écart est trop large pour être expliqué. Le résultat est affiché ici plutôt que gardé privé, parce qu'un score que l'on ne peut pas auditer ne vaut pas grand-chose.

Grandeur	Nous	Référence	Écart	Statut
Superficie du centre urbain Le même polygone mesuré deux fois. Un désaccord signifie que notre projection ou notre calcul de surface est faux. GHS-UCDB · `GC_UCA_KM2_2025`	348,70	350,00	0%	concorde
Population Deux produits de population mondiale différents (WorldPop contre GHS-POP). Ils diffèrent couramment de 10 à 20 % pour la même ville. GHS-POP via GHS-UCDB · `GC_POP_TOT_2020`	7 537 923,00	3 862 696,52	95%	échec
Population en zone inondable fluviale centennale Même modèle d'inondation, agrégé indépendamment. C'est ce contrôle qui aurait détecté le bug de résolution 90 m / 1 km. Baugh et al. (2024) via GHS-UCDB · `EX_100_SHP_2020`	6,11	6,23	2%	concorde
Population en zone inondable fluviale décennale Même modèle d'inondation, agrégé indépendamment. C'est ce contrôle qui aurait détecté le bug de résolution 90 m / 1 km. Baugh et al. (2024) via GHS-UCDB · `EX_010_SHP_2020`	4,80	4,65	3%	concorde
Population exposée aux inondations côtières Étudié le 22/08/2026 : cet écart est une différence de modèle, non un bug d'agrégation. La couche côtière historique d'Aqueduct ne met presque pas d'eau sur la baie de Tokyo (101 pixels au-dessus de 1 cm sur toute la fenêtre de la ville), tandis que les deux scénarios côtiers de l'UCDB suivent de près la zone côtière de basse altitude (CF2 8,9 % contre 8,2 % de population sous 5 m ; CF1 21,0 % contre 17,2 % sous 10 m). Aqueduct semble sous-estimer les baies fermées. Aqueduct est conservé parce qu'il fournit des rasters là où l'UCDB ne publie que des totaux par ville, mais trouver une meilleure source côtière reste une tâche ouverte. Vousdoukas et al. (2018) via GHS-UCDB · `EX_CF2_SHP_2020`	0,00	0,00	n/a	concorde
Exposition au vent cyclonique Ce n'est pas la même grandeur, aucun rapport n'est donc calculé : nous comptons les passages de tempêtes à moins de 200 km, l'UCDB modélise si un vent de catégorie 1 atteint effectivement la zone bâtie. Tokyo affiche 24 passages proches contre 0 % de population sous un vent de catégorie 1, ce qui est cohérent : les typhons passent souvent près, et un vent de force ouragan atteint rarement la ville. Affiché côte à côte pour qu'une contradiction qualitative soit visible. GHS-UCDB cyclone wind exposure · `EX_100_S1P_2020`	—	0,00	n/a	concorde

Les unités diffèrent selon la ligne ; chacune est indiquée dans la description. Un écart de 10 à 20 % est normal — les deux côtés utilisent des grilles de population et des agrégations différentes — et les tolérances sont réglées en conséquence.

Sources de cette page

GHS Urban Centre Database R2024A — European Commission, Joint Research Centre. CC BY 4.0. Limites des villes et population de référence
WorldPop gridded population, 2020, 1 km — WorldPop, University of Southampton. CC BY 4.0. Pondération par la population de chaque indicateur
Global river flood hazard maps v2.1.2 (90 m) — European Commission, Joint Research Centre (CEMS / GloFAS). CC BY 4.0. Hauteur d'eau fluviale pour sept périodes de retour
Aqueduct Floods coastal hazard maps — World Resources Institute. CC BY 4.0. Hauteur d'eau côtière pour six périodes de retour
ANSS Comprehensive Earthquake Catalog (ComCat) — United States Geological Survey. Public domain. Localisation, profondeur et magnitude des séismes depuis 1970
IBTrACS v04r01 tropical cyclone best tracks — NOAA National Centers for Environmental Information. Public domain. Trajectoires et intensités des cyclones depuis 1980
FIRMS active fire detections, VIIRS S-NPP 375 m — NASA LANCE / FIRMS. NASA open data. Détections de feux de végétation depuis 2013
CHELSA V2.1 climatologies (BIO5, 1981-2010) — Karger, D.N. et al., WSL. CC0 / CC BY 4.0. Température maximale du mois le plus chaud
Warm-days index (TX90p), via GHS-UCDB — Sandstad, M. et al. (2022), published per urban centre by the JRC. CC BY 4.0. Tendance de chaleur affichée à côté du score (non notée)
PM2.5 concentrations and attributable mortality, via GHS-UCDB — Shen, S. Li et al. (2024); Belis et al. (2023); JRC. CC BY 4.0. PM2,5 pondérées par la population et décès prématurés
Global Solar Atlas 2.0, via GHS-UCDB — World Bank / Solargis. CC BY 4.0. Potentiel photovoltaïque (profil de la ville, non noté)
healthsites.io facility register, via GHS-UCDB — Healthsites.io / OpenStreetMap contributors. ODbL. Hôpitaux par habitant (profil de la ville, non noté)
OpenStreetMap — OpenStreetMap contributors. ODbL. Fond de carte

Généré le 2026-09-11T17:19:30+00:00 à partir des données sous-jacentes.

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Katmandou : 52/100 (Élevé) — City Risk Score

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