Nuove immagini satellitari pubblicate dall'Agenzia Spaziale Europea (Esa) rivelano quali sono state le cause del disastro di Chamoli in India, la tragedia avvenuta nella regione dell'Uttarakhand all'inizio di quest'anno: la distruzione della valle è stata causata da una valanga di roccia e ghiaccio che ha innescato il gigantesco movimento di inondazione di fango e detriti. Come mostrano le immagini, la grande massa di roccia e ghiaccio, circa 27 milioni di metri cubi, è precipitata dal ripido fianco montuoso del Ronti Peak.

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Il crollo ha causato la caduta di un flusso di detriti lungo le valli dei fiumi Ronti Gad, Rishiganga e Dhauliganga, causando significativi danni lungo il percorso e distruggendo due importanti impianti idroelettrici in costruzione. Nella foto sottostante è possibile osservare da satellite la zona coinvolta nel disastro prima e dopo l'evento.

Dietro la nuova scoperta, la Carta Internazionale "Spazio e Grandi Disastri", un servizio che fornisce immagini satellitari in risposta a emergenze naturali e non. Il servizio fornisce l'accesso gratuito a dati satellitari ad altissima risoluzione come da Worldview 1/2, Cartosat-1 e Pleiades.

In combinazione con le immagini disponibili gratuitamente da Landsat e dalla missione Copernicus Sentinel-2 (a cui partecipano Thales Alenia Space e Telespazio con il coordinamento dell'Agenzia spaziale italiana), gli scienziati hanno analizzato numerose immagini acquisite prima e dopo l'evento potendo così determinare rapidamente cosa fosse accaduto e poter quantificare le misure chiave dell'evento. 

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Questa analisi ha permesso agli scienziati di escludere che la causa del disastro fosse stata, come si pensava, l'inondazione di un lago glaciale. Il team di 53 scienziati ed esperti si è riunito online nei giorni successivi al disastro per ricostruire l'evento e indagare sulla portata e l'impatto dell'alluvione causata dalla frana. Il loro studio, pubblicato il 10 giugno sulla rivista Science , non solo ha analizzato immagini satellitari, ma anche registrazioni sismiche e video di testimoni oculari per determinare la tempistica dell'evento e produrre modelli informatici del flusso.