Thèse soutenue

Imagerie multi-paramètres et multi-résolutions pour l'observation et la caractérisation des mécanismes de glissements-coulées

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Julien Travelletti
Direction : Olivier MaquaireJean Schmittbuhl
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Géographie physique
Date : Soutenance en 2011
Etablissement(s) : Caen
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la Terre et Environnement (Strasbourg2000-....)

Résumé

FR  |  
EN

Les facteurs de contrôle (prédisposition, déclenchement) des glissements de terrain, leurs mécanismes et leurs comportements cinématiques peuvent être extrêmement hétérogènes et interagir sur des constantes de temps très variées. De nombreuses lacunes existent dans l’évaluation de l’aléa associé à ces processus, en particulier pour les glissements lents qui peuvent évoluer en coulées rapides. Les glissements-coulées présentent en effet des comportements très variables dans le temps et dans l’espace caractérisés par un large spectre de vitesses de déplacement (de moins de un centimètre par jour à plusieurs mètres par jour) et la présence de discontinuités et de grandes hétérogénéités dans la répartition de leurs propriétés pétro-physiques. Les techniques d’observation et d’investigation classiques permettent d’obtenir des informations ponctuelles qui ne sont pas suffisantes pour quantifier ces variabilités spatiales et temporelles. Une des conséquences est que, bien souvent, les modèles numériques de glissement ne sont calés et validés que sur un nombre limité d’observations in-situ. Les développements récents en imagerie géophysique multi-paramètres ont permis de progresser dans l’acquisition directe et indirecte de données sur la déformation (photogrammétrie, corrélation d’images, scanner laser) et les paramètres pétro-physiques (tomographie électrique et sismique réfraction). Malgré une précision souvent inférieure à celles des techniques classiques, elles ont l’avantage de fournir des informations multi-échelles et distribuées spatialement. Combiner ces informations spatiales à celles obtenues par les techniques classiques (GPS, extensométrie, piézométrie, géotechnique) et les intégrer dans un modèle conceptuel cohérent pour la modélisation numérique constitue une difficulté majeure. Des travaux scientifiques ont été engagés en combinant différentes approches issues d’observations de terrain (géomorphologie, géologie) et de données instrumentales (hydrogéophysique, photogrammétrie, scanner laser). L’objectif est de développer des méthodologies permettant de déterminer spatialement les différentes caractéristiques majeures des glissement-coulées (structuration interne, comportement hydrologique, comportement cinématique, mécanisme de déformation). Un modèle conceptuel de fonctionnement et des modélisations du comportement hydro-mécanique des glissements-coulées avec les codes Z-Soil et Slow-Mov sont proposés. Les sites d’étude retenus pour notre analyse sont les glissements-coulées marneux de Super-Sauze et de La Valette dans le Bassin de Barcelonnette, et le glissement du Laval à Draix (Alpes-de-Haute-Provence). Les travaux de recherche sont présentés en quatre parties dont les objectifs sont : De caractériser la structuration interne et la géométrie 3D des glissement-coulées à l’aide de données géophysiques, géotechniques et géomorphologiques ; De proposer un modèle conceptuel hydrologique de la zone non saturée par suivi temporel et spatial de résistivités électriques et par l’analyse de données piézométriques ;De caractériser la cinématique des glissements-coulées à partir de plateformes terrestres de télédétection (photogrammétrie et scanner laser) combinées à des plateformes aériennes et à des suivis par GPS différentiel ;D’identifier des seuils de modifications de régimes hydrologiques et cinématiques par la modélisation numérique. Les résultats soulignent le vaste champ d’application des principales techniques d’imagerie pour l’investigation des glissement-coulées et permettent de définir leurs limites d’utilisation. Des études futures devraient permettre de développer ces différentes méthodologies à des fins opérationnelles de surveillance et pour améliorer les capacités de prédiction de l’aléa.