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Glacial Lake Outburst Flood (GLOF) risk under a rapidly changing climate in the Afghanistan Hindukush Himalaya

lac bamtanab afghanistan

Thèse en sciences de l’environnement, soutenue le 10 février 2026 par Fayezurahman Azizi, rattaché à l’Institut des dynamiques de la surface terrestre (IDYST) de la FGSE.

Le changement climatique actuel fait fondre la neige et la glace dans les régions de haute montagne à un rythme sans précédent. Dans des zones comme la chaîne Himalaya-Hindou Kouch (HKH) et les Hautes Montagnes d’Asie (HMA), parfois appelées le « troisième pôle », cette fonte rapide transforme profondément les paysages. Ces régions sont essentielles, car des millions de personnes dépendent de l’eau issue de la fonte des glaciers pour leur consommation, l’agriculture et l’hydroélectricité. Cette fonte accélérée favorise aussi la formation de nouveaux lacs glaciaires et l’agrandissement de ceux qui existent déjà. Dans certains cas, ces lacs deviennent instables : leur barrage naturel peut céder brusquement, provoquant une crue glaciaire violente appelée GLOF (Glacial Lake Outburst Flood). Ces phénomènes, comparés à des « tsunamis silencieux de montagne », peuvent dévaster des vallées, détruire des routes, des terres agricoles et menacer gravement les populations. 

Alors que ces risques sont mieux documentés dans plusieurs régions des HMA, l’Afghanistan reste l’un des pays les moins étudiés. Les conflits, les difficultés d’accès au terrain et le manque de données ont limité la recherche sur la formation des lacs glaciaires et sur les GLOFs. Ce manque d’information empêche une compréhension claire du danger pour les communautés montagnardes. 

L’objectif principal de cette thèse est de réaliser la première analyse complète de l’évolution des lacs glaciaires et du risque de GLOF en Afghanistan au cours des trente dernières années. Pour cela, une approche multidisciplinaire a été utilisée, combinant données climatiques et régionales, images satellites, analyses géospatiales, modèles hydrodynamiques et observations de terrain. 

La recherche répond à trois questions clés : 

R1 : Comment le nombre et la taille des lacs glaciaires ont-ils évolué depuis 1990 ? Quels types de lacs réagissent le plus fortement au réchauffement ? 

R2 : Quels lacs présentent un risque de rupture ? Combien peuvent être considérés comme des lacs glaciaires dangereux ? 

R3 : Pour les lacs susceptibles de se rompre, jusqu’où une crue glaciaire pourrait-elle se propager ? Est-il possible de modéliser ce risque malgré le manque de données locales ? 

L’étude commence par une revue systématique de plus de 140 publications et rapports sur les GLOFs. Elle confirme que le HKH afghan est fortement touché par le changement climatique, mais que l’évolution des lacs et les mécanismes des GLOFs y sont très mal documentés. 

En utilisant des images satellites, un inventaire actualisé des lacs glaciaires a été établi pour l’année 2020. L’Afghanistan compte alors 2596 lacs, couvrant environ 97 km², soit 32 % de lacs supplémentaires et 21 % de surface en plus qu’en 1990. La croissance la plus marquée concerne les très petits lacs, notamment ceux en contact direct avec la glace, tandis que les plus grands ont souvent diminué. Un indice de susceptibilité au danger a ensuite été développé à partir de 13 facteurs liés aux caractéristiques du lac, à l’état du barrage et aux déclencheurs potentiels. Cette analyse montre que 36 lacs présentent une forte susceptibilité et 54 une susceptibilité moyenne. Enfin, la thèse étudie en détail le GLOF de 2018 à Peshghor grâce à des modèles numériques permettant de simuler les débits, vitesses et profondeurs des flots. Les résultats montrent des vitesses dépassant 9 m/s, des profondeurs de plus de 10 m et un élargissement du chenal de 250 m. Environ 46 % des zones touchées présentent un niveau de danger élevé à très élevé. 

Cette thèse constitue la première évaluation nationale du risque de GLOFs en Afghanistan. Elle identifie les lacs prioritaires à surveiller et montre qu’il est possible de modéliser ces aléas même dans des régions très pauvres en données. 


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