Sécheresse centennale : un scénario à 6 milliards d’euros de dommages assurés
Et si la France était frappée par une sécheresse d’ampleur exceptionnelle ? CCR simule un épisode centennal en 2024 : plus de 33 000 communes éligibles, jusqu’à 6 milliards d’euros de pertes assurées. Détails, critères Cat Nat et analyse technique.
Et si la sécheresse 2024 avait été bien plus extrême ? C’est le scénario analysé par CCR : celui d’un événement centennal, modélisé à l’échelle nationale en lieu et place de la sécheresse réelle. Résultat : des sols exceptionnellement secs sur l’ensemble du territoire dès la fin du printemps, des dommages concentrés sur plusieurs départements, et jusqu’à 6 milliards d’euros de pertes assurées.
Ce scénario permet d’anticiper les conséquences d’un phénomène lent, progressif, mais potentiellement massif, en s’appuyant sur des données simulées à partir d’un générateur stochastique réaliste et des critères Cat Nat en vigueur depuis 2024.
Qu’est-ce qu’une sécheresse centennale ?
Contrairement à une crue brutale ou un orage, une sécheresse s’installe lentement, sur plusieurs mois. Une sécheresse « centennale » signifie qu’elle a une probabilité de survenue de 1/100 chaque année, selon les statistiques hydrométéorologiques.
Dans ce scénario, l’année commence avec une recharge hivernale correcte, suivie d’un premier pic de sécheresse à la fin du printemps, puis d’un assèchement généralisé d’août à octobre. Fin septembre, plus de 90 % du territoire présente des niveaux extrêmes de sécheresse des sols.
Critères d’éligibilité au régime Cat Nat (loi 3DS)
Depuis la circulaire du 29 avril 2024 (n° IOME2322937C), trois critères permettent la reconnaissance Cat Nat pour la sécheresse :
- Critère météorologique : un indice d’humidité des sols (SWI) avec une période de retour ≥ 10 ans ;
- Succession anormale d’épisodes : 3 sécheresses sur 5 ans, dont une avec une période de retour ≥ 5 ans ;
- Communes limitrophes : touchées par contagion géographique à une commune reconnue.
Ces critères sont cumulatifs et s’appuient sur un historique de 30 ans de données. Ils visent à mieux prendre en compte les effets progressifs du retrait-gonflement des argiles.
Méthodologie de CCR
Le scénario repose sur une modélisation probabiliste complète, réalisée à partir de données SWI synthétiques :
- Utilisation du générateur stochastique CCR pour créer des données de sécheresse réalistes sur chaque maille SAFRAN (8 x 8 km), sur les 36 décades de l’année ;
- Indice SWI (Soil Wetness Index) issu de la chaîne de modélisation SAFRAN-ISBA-MODCOU de Météo France ;
- Calage du scénario sur les critères en vigueur à partir de 2024.
Objectif : quantifier les pertes assurées au titre du régime Cat Nat, en conditions extrêmes, pour un phénomène affectant tout le territoire métropolitain.
Résultats de la simulation
- Nombre de communes éligibles Cat Nat : 33 170
- Nombre de communes reconnues (estimées) : 12 902
- Montant estimé des dommages assurés : entre 5,5 et 6 milliards d’euros
Les départements les plus touchés en termes de sinistres sont :
- Le Nord
- L’Essonne
- La Gironde
- La Haute-Garonne
La sécheresse, un risque amplifié par le changement climatique
Ce scénario montre que même avec des dispositifs de reconnaissance plus souples, le phénomène de retrait-gonflement des argiles continue de représenter un coût majeur pour les assureurs et la collectivité.
Une sécheresse de cette intensité entraînerait une vague de demandes de reconnaissance Cat Nat sur l’ensemble du territoire, y compris dans des zones peu habituées à ce type de péril.
La nature diffuse et lente de ce phénomène pose des défis spécifiques pour la prévention, la réparation, et la cartographie du risque.
Crédits et publication
Auteur :
- CCR – Département Modélisation et Analyse des Risques Naturels
Sources :
- CCR, Les catastrophes naturelles en France – Bilan 1982–2024
- Scénario « Sécheresse centennale (2024 fictif) »
- Météo-France (modèle SAFRAN-ISBA-MODCOU)
- BD TOPO®
- Circulaire interministérielle n° IOME2322937C – 29 avril 2024
Service layer cartographique :
- CCR
- Météo-France
- BD TOPO®
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