Academic literature on the topic 'Risques naturels – Prévision – Modèles mathématiques'

Dans un contexte de développement durable, la gestion des sols et des ressources en eau est un enjeu primordial non seulement d’un point de vue environnemental mais aussi socio-économique. L’humidité, la rugosité, la composition et la structure du sol sont des variables clés pour la compréhension et la modélisation des catastrophes naturelles telles que l’érosion, la sécheresse ou les inondations. Pour des sols nus agricoles (très propices au ruissellement), de nombreuses études ont déjà montré le potentiel des données RADAR acquises en bande C pour la cartographie de l'humidité et la rugosité du sol. Cependant l’application de ces méthodes dans un cadre opérationnel était limitée.Dans ce contexte, les travaux de cette thèse présentent un premier volet sur l’analyse de la sensibilité aux états de surface (EDS) du sol du signal en bande X du capteur TerraSAR-X à très haute résolution spatiale et temporelle. Différentes configurations TerraSAR-X ont été analysées et les résultats ont permis de définir les configurations instrumentales optimales pour caractériser chaque paramètre d’EDS du sol. La comparaison de la sensibilité du capteur TerraSAR-X à celle des capteurs en bande C montre que le capteur TerraSAR-X est sans conteste le plus adapté pour estimer et cartographier l’humidité du sol à des échelles fines (50 m²).Le second volet était de développer une méthode permettant d’estimer et de cartographier l’humidité des sols nus agricoles. Dans ce but, les méthodes d'inversion généralement utilisées en bande C ont été testées sur les données en bande X. La précision sur les estimations d’humidité issues de l'algorithme d’inversion du signal TerraSAR-X a été déterminée et l’applicabilité de la méthode sur de nombreux sites d'étude a été testée avec succès. Une chaine de traitements cartographiques allant de la détection des sols nus à l’estimation de l’humidité et ne nécessitant qu’une seule image TerraSAR-X a été développée. Cette chaine innovante de traitements cartographiques « automatique et autonome » devrait permettre d’utiliser les données TerraSAR-X pour cartographier l’humidité du sol en mode opérationnel
In the context of sustainable development, soil and water resources management is a key issue from not only the environmental point of view, but also from a socioeconomic perspective. Soil moisture, roughness, composition, and slaking crusts are some key variables used to understand and model natural hazards, such as erosion, drought and floods. For agricultural bare soils (most subject to runoff), numerous studies have already shown the potential of C-band RADAR data for the mapping of soil moisture and roughness. However, the application of these methods in operational settings remained limited.In this context, the first objective of this thesis was to analyse the sensitivity of X-band TerraSAR-X sensors to soil surface characteristics (SSC) at high spatial and temporal resolutions. Different TerraSAR-X configurations were evaluated and results were used to define the optimal instrumental configuration for the characterization of each SSC parameter. The comparison of TerraSAR-X sensor sensitivity with equivalent levels recorded with the C-band sensor showed that the TerraSAR-X sensor is undoubtedly the most suitable of the two when estimating and mapping soil moisture at a fine scale (50 m²).The second objective of this work was to develop a method to estimate and map soil moisture levels of agricultural bare soil. To achieve this goal, methods that are commonly used to retrieve soil moisture from C-band, have been tested on X-band data. The accuracy of soil moisture estimations using an empirical algorithm was determined, and validated successfully over numerous study sites. A mapping process based uniquely on TerraSAR-X data, both for bare soil detection and for the estimation of soil moisture content, was developed. This innovative chain of « automatic and autonomous» mapping processing steps should enable the utilization of TerraSAR-X data for the mapping of soil moisture levels in operational conditions

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique (ou Machine Learning) voit son importance grandir de jour en jour. Des structures toujours plus complexes tendent à être étudiées par ce biais, haussant ainsi l'information disponible au rang de connaissance exploitable. Ce travail de doctorat propose de valoriser un certain type de données que sont les objets (structures) 3D construits à partir de maillage, en justifiant empiriquement les apports indéniables d'une extraction de sous-parties issues de ces derniers. Cet objectif est atteint en résolvant un problème de prévision par une nouvelle approche de classification supervisée pour la recommandation d'information. Au delà du résultat attendu, une justification de ce dernier est également fournie sous forme de la visualisation de sous-parties extraites discriminantes, permettant ainsi l'interprétation par le spécialiste. Au sein du service Exploration de Total, ce besoin de classification s'applique initialement aux grandes structures 3D telles que les géo-modèles de bassins géologiques, dont les éléments pertinents tiennent effectivement de sous-parties. Lors de l'étude d'un sous-sol, les géologues cherchent, à partir de données 3D reconstituées grâce à des ondes acoustiques, à comprendre le sous-sol. Cette compréhension peut être aidée en fournissant un moyen de détecter certains types de formes au sein de ces structures. Nous proposons logiquement, afin de répondre à ce problème, un système de classification de ces structures 3D. Grâce à une adaptation des Time Series Shapelets et des méthodes de sélection de features, on parvient à ne sélectionner que les parties les plus pertinentes pour la classification souhaitée. L'idée maîtresse consiste à extraire aléatoirement un certain nombre de sous-surfaces de chaque objet 3D du jeu d'apprentissage, puis à en étudier la pertinence pour la classification souhaitée, avant d'utiliser les plus pertinents pour un apprentissage plus classique basé sur le degré d'imbrication de l'extrait dans chaque objet. En entreprise, l'absence de justification des résultats tend à assimiler l'apprentissage automatique à une boite noire. La méthode proposée, quant à elle, corrige ce problème, et permet la compréhension du résultat de l'aide à la décision fournie par la classification mise en place. En effet, en plus de présenter des résultats de prévision légèrement meilleurs que ceux de l'état de l'art, elle offre une visualisation des sous-parties d'objets 3D les plus discriminantes et donc les zones qui auront le plus d'influence sur la classification des données. Par la suite, nous proposons une amélioration de cette méthode sur deux axes: le premier est l'apport d'une adaptation du transfert de connaissances (ou transfer learning) appliqué à l'algorithme précédemment proposé ; le second est la mise en œuvre d'une méthode novatrice de sélection d'attributs, basée sur des outils issus de la théorie des sous-ensembles flous, est introduite. Cette dernière s'avère être potentiellement applicable à tout type de sélection d'attributs en classification supervisée. Les multiples résultats obtenus confirment le potentiel général de la sélection aléatoire d'attributs candidats, en particulier dans un contexte de grandes quantités de données
Machine learning, which is considered as an integral part of artificial intelligence, and should ultimately make computers "smart", continues to grow with time, and opens unsuspicious horizons. More and more complex structures tend to be studied by this way, raising the available information to the level of exploitable knowledge. This doctoral work proposes to valorize a particular type of data that are the 3D objects (structures) constructed from mesh, by empirically justifying the undeniable contributions of an extraction of sub-parts coming from these last one. This objective is achieved by solving a forecast problem by a new supervised classification approach for information recommendation. Beyond the expected result, a justification is also provided in the form of the visualization of sub-parts extracted discriminant, thus allowing interpretation by the specialist. In the Total Exploration service, this classification need is initially applied to large 3D structures such as geo-models of geological basins, whose relevant elements belong to sub-parts. During the study of a subsoil, geologists try to understand the subsoil by using 3D data reconstructed through acoustic waves. This understanding can be helped by providing a way to detect some types of shapes within these structures. We propose, in order to answer this problem, a classification system of these 3D structures. Thanks to an adaptation of Time series Shapelets and features selection methods, it is possible to only select the most relevant parts for the targeted classification. To summarize, the main idea is to randomly extract a certain number of sub-surfaces from each 3D object of the learning set, then to study its relevance depending on the expected classification, before using the most relevant one for a more traditional learning based on the degree of belonging of the extract in each object. In industrial companies, the lack of justification of results tends to assimilate machine learning techniques to a black box. The proposed method, however, corrects this problem, and allows the understanding of the result of the decision support provided by the classification built. Indeed, in addition to presenting slightly better forecast results than those provided by the state of the art, it offers a visualization of the sub-parts of the most discriminating 3D objects within the framework of the implemented classification model, and therefore the areas that will have mostly allowed to classify the data. Subsequently, we propose an improvement of this method by two main paths: the first one is the contribution of an adaptation of the transfer of knowledge (or transfer learning applied to the previously proposed algorithm; the second one is an innovative method of attribute selection, based on tools derived from fuzzy subset theory, which proves to be potentially applicable to any type of attribute selection challenge in supervised classification. These multiple results confirm the general potential of random selection of candidate attributes, especially in the context of large amounts of data

Les sujets que nous présentons abordent la question de la modélisation de dommages consécutifs aux séismes, avant et après l'événement. Cette approche a un caractère pluridisciplinaire, se situant entre les techniques propres au génie civil, à travers le calcul des structures, à la géographie, à travers l'analyse spatiale et à la télédétection, à travers l'utilisation de l'imagerie satellitaire. Le premier chapitre présente d'une part les objectifs, le fonctionnement et les principaux paramètres des modèles d'estimation de dommages consécutifs aux séismes, ainsi que leur limites d'applications. Le contexte français de gestion du risque sismique est analysé brièvement par la suite. D'autres part, nous réalisons un état de l'art des modélisations existantes, à travers la présentation des principaux travaux tels que HAZUSTM, RADIUS ou encore GEMITIS. Le chapitre conclut par une analyse de l'ensemble de ces modèles et par les perspectives d'améliorations envisageables. Le deuxième chapitre introduit une nouvelle méthode d'analyse des structures basée sur la prise en compte du déplacement. Dans le troisième chapitre nous utilisons les courbes de capacité développées au préalable pour l'estimation a priori de dommages potentiels suite à un scénario de séisme. Nous avons considéré pour cette application les villes de Barcelone et Nice. Les résultats obtenus sont comparés à d'autres travaux d'évaluation de dégâts réalisés antérieurement. Le quatrième chapitre aborde l'utilisation de l'imagerie satellitaire dans le génie parasismique. En dernière partie, nous présentons les perspectives de l'application de la télédétection dans la gestion du risque sismique
The work deals with the earthquake loss modelling, before and after an event. First is presented the state of the art of the existing models, such as HAZUS or RISK-UE. Next, capacity curves for different model building types are developed and applied in order to obtain loss scenarios for 2 European sites: Barcelona and Nice. The use of the high resolution satellite imagery for the fast detection, mapping and loss estimation after an earthquake is analysed in the frame of a multidisciplinary approach, combining techniques of remote sensing and earthquake engineering. A multi-hazard intensity scale is presented in the end

L'arc des Petites Antilles situé sur la bordure nord-est de la plaque Caraïbe, résulte d'un phénomène de subduction, les plaques américaines plongeant sous celle de la Caraïbe avec une vitesse de 2 cm/an. Les Antilles Françaises représentent la région française ou le risque sismique est le plus important. Ce travail dont l'objectif est d'améliorer la connaissance de l'aléa sismique dans les Antilles Françaises, repose sur les données du réseau accélérométrique permanent (RAP) et sur celles du « Centre de Données des Antilles Françaises ». L'analyse de ces données permet de mieux contraindre la sismicité de l'arc. Deux zones de très faible sismicité sont mises en évidence: au nord près des Iles Vierges et au sud entre Sainte-Lucie et Grenade. D'autres points sont aussi résolus: imagerie de la subduction le long de l'arc, relations entre la sismicité superficielle et la tectonique active, variations de la pente (b-value) de la loi de Gutenberg-Richter. Le séisme majeur du 21 novembre 2004 Mw=6. 3 est au coeur des deux derniers chapitres. Plusieurs aspects y sont présentés: macrosismicité avec l'évaluation d'intensités EMS98 obtenues du dépouillement de formulaires individuels recueillis pour les Iles des Saintes, et relocalisation par la méthode de maître/esclave du choc principal et de sa plus forte réplique du 14 février 2005, de façon à mieux contraindre l'imagerie de la source du choc principal, étape primordiale pour la dernière partie portant sur la modélisation des signaux du choc principal des Saintes en utilisant une approche semi-empirique basée sur un modèle stochastique large-bande et des fonctions de Green empiriques sélectionnées parmi les répliques
The Lesser Antilles is an area of high volcanic and earthquake activity, characterized by a 1000 km convergence zone resulting from the Atlantic plate subduction under the Caribbean plate with a slow convergent motion (2 cm/year). With five years of available data, the CDSA data base presents a more homogeneous vision of lesser Antilles arc seismicity and allows detecting low seismic activity zones, in the north near the Virgin Islands, and in the south between St-Lucia and Grenada. The accuracy improvements of location is used to better study the relationship between tectonic structures and seismicity, to better define the subduction slab geometry, and to analyse the spatial variations of the Gutenberg-Richter law b-value. Concerning the 21 november 2004 les Saintes earthquake, EMS98 intensities in les Saintes islands were evaluated from an individual request in les Saintes islands and hypocenter relocalisations of the les Saintes earthquake and the biggest aftershock of 14 february 2005 were made using a method of master/slave in order to contrain the seismic source of the mainchock. As seismic hazard assessment depends trom strong ground motion generated by earthquakes, the last part of this work concerns modeling accelerometric records of the les Saintes earthquakes, combining a composite source model with an empirical Green Function technique. In our study, we used les Saintes aftershocks as empirical green function

Les eboulements rocheux en grande masse, sont des phenomenes naturels catastrophiques, contre lesquels toute solution technique de protection est inefficace. La prevision de leur extension est ainsi une question essentielle pour la prevention du risque. Cette recherche constitue une contribution a l'etude de la modelisation des eboulements rocheux en grande masse. Dans cet objectif on s'est interesse aux ecoulements granulaires secs fortement dilatants. Afin de comprendre les mecanismes de propagation, une etude experimentale d'ecoulement en canal incline a ete menee sur des particules de formes irregulieres favorisant la dilatance. Les resultats experimentaux obtenus soulignent l'importance de l'agitation (temperature granulaire) responsable de la dilatance dans l'ecoulement. Ces observations ont permis de proposer une forme generale d'une loi d'etat caracteristique tenant compte la dilatance. Parallelement nous avons examine la faisabilite d'une approche de modelisation numerique en milieu continu traitant l'ecoulement bidimensionnel d'un pseudo-fluide monophasique dote d'une loi d'etat de la forme suggeree par l'experience. La temperature thermodynamique est interpretee comme la temperature granulaire. La confrontation des resultats numeriques et experimentaux confirme la faisabilite de la demarche d'homogeneisation, mais egalement l'interet d'une modelisation par un monofluide pour l'analyse des phenomenes induits tels que le degagement de poussieres ou l'effet de souffle. Des essais d'etalement sur le plan horizontal ont permis d'observer la formation et la geometrie des depots, pour differentes inclinaisons du canal d'ecoulement. Le reperage de la chronologie de l'ecoulement revele un processus incremental d'edification des depots. Une cartographie detaillee de la zone d'etalement et des profils transversaux et longitudinaux ont ete etablis. La morphologie des depots experimentaux presente un bon accord avec une loi d'etalement de type puissance.

Ce travail, porte sur l'évaluation de la stabilité sismique de trois talus naturels typiques de l'Est du Canada situés à proximité de cours d'eau. Le but poursuivi pour ce travail est d'appliquer, comparer et évaluer les différentes méthodes de calcul de la stabilité sismique des talus naturels. Les principaux termes et concepts de base de la sismologie et les méthodes d'analyses de stabilité de talus sont d'abord présentés. Ensuite, la sélection des sites présentant une problématique de stabilité de pente a été effectuée (talus de Saint-Adelphe, talus de Maskinongé et talus de Baie Saint-Paul). La compilation des données de références, l'analyse de l'aléa sismique et la modélisation dynamique ont été réalisées sur chacun des sites. Ces travaux ont étudié le comportement sismique de trois talus naturels et ont permis de clarifier plusieurs aspects relatifs aux mécanismes de déformation des talus sous sollicitations sismiques.

La gestion des connaissances est présentée aujourd'hui comme un enjeu majeur du fonctionnement des organisations pour développer des capacités d'innovation considérées comme des sources d'avantage concurrentiel sur des marchés de plus en plus compétitifs. S'il est avéré que les systèmes d'information constituent des outils indispensables pour y répondre, il est encore souvent difficile dans les organisations de justifier l'intérêt d'investir dans les technologies de l'information géographique. L'industrie de l'assurance souscrit à ce constat. Nous montrons que l'initialisation d'un processus de création de connaissances nouvelles sur les risques naturels s'appuyant sur le développement d'une infrastructure d'information géographique professionnelle joue un rôle moteur pour l'adoption des technologies de l'information géographique dans les sociétés d'assurance dommages en France, et contribue à l'innovation dans l'industrie
Knowledge management is a major issue for organizations in order to develop innovative capabilities considered as sources of advantage in markets increasingly competitive. Although it is clear that information systems are appropriate tools to achieve it, it is often difficult for organizations to justify the benefits of investing in GIS technologies. This observation is confirmed in the French insurance industry. We show that the initialization of a process of creation of new knowledge about natural risks based on the development of a professional infrastructure for spatial information contribute to the adoption of GIS technologies in the insurance companies, and stimulate innovation in the French industry

Nous nous intéressons dans cette thèse au risque climatique, défini par le gain ou la perte financière dû à une variabilité des conditions météorologiques. Aucune étude antérieur, n’a présenté une analyse globale résumant les différentes approches de modélisation de variables climatiques et de valorisation de produits financiers indexés sur le climat. À ce jour, les techniques d’évaluations de ces contrats constituent la principale difficulté rencontrée par les gestionnaires, les recherches ont porté principalement sur la modélisation du comportement de la température afin de mieux gérer les risques. Nous partons de la dynamique de plusieurs chroniques climatiques issues de différentes régions en France, nous nous appliquons, à voir quels modèles, bien connus en économétrie, permettraient d’expliquer au mieux ces chroniques. Les modèles proposés, relèveront à la fois de la problématique de court terme et de long terme. Nous utilisons des modèles à mémoire longue, des modèles de volatilité et des modèles de rupture. Le but de cette thèse est de présenter une approche comparative de plusieurs méthodes de valorisation de dérivés climatiques et des modèles de calibrage de sous-jacent climatiques de types température et précipitation. En diversifiant les sources de données utilisées, nous espérons donner un panorama des modèles (les mieux adaptés) suivant les climats concernés.

De nombreuses incertitudes liées aux mécanismes d'interaction entre les blocs rocheux et le versant naturel lors des chutes de blocs persistent ; la prévision de tels événements reste de ce fait encore incertaine. Néanmoins, les outils numériques et la puissance de calcul ne cessent d'évoluer. Si, auparavant, les calculs trajectographiques étaient restreints à des géométries simplifiées et à des mouvements balistiques en deux dimensions, il devient désormais possible d'y intégrer des raffinements tels que la forme complexe des blocs, des modèles numériques tridimensionnels de terrain d’une grande définition ou une prise en compte fine des mécanismes dissipatifs au niveau du point d'impact entre le bloc et le versant de propagation.L’objectif principal de la thèse est d’analyser, avec un code numérique discret en trois dimensions, l’influence des paramètres de forme et d’interaction sur la nature du rebond dans un contexte d’ingénierie. Nous présentons tout d’abord une méthodologie d'identification et d'étude de sensibilité des paramètres de contact, élaborée et validée à partir d’expérimentations de laboratoire. Cette méthodologie a été appliquée par la suite à deux expérimentations de chute de blocs menées sur sites réels à moyenne et à grande échelle.L’étude réalisée à moyenne échelle a permis de confronter le modèle numérique à des données obtenues lors d'une campagne expérimentale sur voies ferroviaires commanditée par la SNCF et menée en collaboration avec IRSTEA. Les analyses qui ont été réalisées ont porté sur les vitesses d’impact des blocs avec le ballast et les distances de propagation.L’étude menée à grande échelle s’appuie sur plusieurs séries de lâchés de blocs réalisées sur le site expérimental de la carrière d'Authume dans le cadre d’un Benchmark proposé dans le cadre du Projet National C2ROP. L’objectif principal du Benchmark est de tester et de comparer entre eux des logiciels trajectographiques, des codes de calculs numériques et les pratiques d’ingénierie pour en définir la pertinence et les domaines de validité. Dans le cadre de la thèse, ce travail a été conduit en plusieurs phases (à l’aveugle puis avec des données partielles mesurées lors de la campagne d'essais) et nous présentons l'évolution de ces analyses à l'issue de chacune des phases. L’étude a porté principalement sur les vitesses, les hauteurs et les énergies de passage des blocs en certains points du profil de propagation, ainsi que sur les positions d’arrêt des blocs. Une étude sur l'influence de la forme des blocs sur les distances de propagations est également présentée.Enfin, un Benchmark interne réalisé au sein de l'entreprise IMSRN montre l’importance, sur les analyses, de l'expertise de l'opérateur, et des conséquences de l'utilisation de différents outils trajectographiques (en 2D et en 3D). Ces travaux mettent en lumière les problématiques actuelles auxquelles sont souvent confrontés les bureaux d'études et les ingénieurs en charge des études de risques
Numerous uncertainties related to the machanical interaction between rock boulders and the natural slope during block falls persist; and the forecast of such events is therefore still uncertain. Nevertheless, digital tools and computing power are constantly evolving. Previously, trajectory calculations were restricted to simplified geometries and two-dimensional ballistic movements, but it is now possible to incorporate refinements such as the complex shape of the blocks, three-dimensional numerical models of terrain of large sizes, as well as a better accounting of the dissipative mechanisms at the point of impact between the block and the run-out slope.The main objective of this work is to analyze, with a discrete elements code in three dimensions, the influence of the shape and interaction parameters on the nature of the rebound in an engineering context. We first present a methodology for identifying and studying the sensitivity of contact parameters, developed and validated from laboratory experiments. This methodology was subsequently applied to two block fall experiments conducted on medium and large real-scale scenarios.The study conducted on a medium scale allowed the numerical model to be compared with data obtained during an experimental rockfall tests campaign commissioned by the SNCF and conducted in collaboration with IRSTEA in a railway. The analyzes that were carried out mainly focused on the impact velocities of the blocks with ballast and propagation distances.The large-scale study is based on a series of block releases performed at the experimental site (Authume quarry, France) as part of a Benchmark proposed inside the National Project C2ROP. The mainly goal of this Benchmark is to access and compare trajectory softwares, numerical computation codes and engineering practices to define their relevance and validity domains. As part of the thesis, this work was conducted in several phases (blind phase and then conducted taking in account partial data measured during the experimental tests) and we present the evolution of these analyzes at the end of each one of these phases. The study focused on the velocities, heights and energies of the blocks at certain points of the propagation profile, as well as on the stopping positions of the blocks. The influence of block shapes on run-out distances is also presented.Lastly, an internal Benchmark performed within the IMSRN company shows the importance, on the analyzes, of the expertise of the operator, and the consequences derived from the application of different trajectography tools (in 2D and in 3D). This work highlights the current issues that are often faced by engineering offices and engineers in charge of risk quantification

Le but de ce travail, en première partie est de construire un atlas expérimental des précipitations extrêmes à pas de temps de 1 à 24 heures dans les Alpes franco-italiennes (Alpes françaises, le Piémont, la Ligurie). Les caractéristiques statistiques des précipitations extrêmes sont déterminées en ajustant soit une loi de Gumbel, soit par l’utilisation d’une méthode appelée TCEV, basée sur la régionalisation des paramètres statistiques de la loi. Ensuite, différentes méthodes d’interpolation spatiale (krigeage, régression multiple,…) sont utilisées. Ensuite, on compare, sur deux bassins versants proches des méthodes de calcul de prédétermination des crues, dont l’une utilise les méthodes sur les pluies (méthode du GRADEX), et l’autre méthode italienne VAPI utilise l’information donnée par les débits. Enfin, on présente une méthode de prévision quantitative des précipitations journalières (méthode des Analogues). Cette méthode a été appliquée en temps réel