Connaissances et modélisations pour la gestion du pluvial en zone urbaine : application à la ville de Nice

par Leslie Salvan

Thèse de doctorat en Sciences de l'ingénieur

Sous la direction de Philippe Gourbesville et de Patrice Francour.

Soutenue le 18-12-2017

à Côte d'Azur , dans le cadre de École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice) , en partenariat avec Université de Nice (établissement de préparation) , Innovative City Lab (laboratoire) et de Innovative CiTy Lab (laboratoire) .

Le président du jury était Philippe Audra.

Le jury était composé de Philippe Gourbesville, Patrice Francour, Philippe Audra, Shie Yui Liong, Manuel Gomez Valentin, Denis Snidaro.

Les rapporteurs étaient Shie Yui Liong, Manuel Gomez Valentin.


  • Résumé

    Les contours théoriques en hydrologie, hydraulique et les outils de calcul correspondants sont largement développés et utilisés dans le monde. Cependant en parallèle, des problématiques importantes surviennent pendant les crises sans pouvoir être résolues et des solutions développées peinent à être implémentées. En plus, le changement climatique ne va pas faciliter les choses. Pour noircir le tableau, les moyens économiques locaux en France ne vont pas augmenter pour aider les communes à s’attaquer au problème. L’objectif de cette thèse est de conduire une investigation des moyens à disposition pour améliorer notre connaissance locale des concepts en lien avec le pluvial pour permettre une modélisation efficiente. La méthodologie proposée est composée de trois étapes évolutives incluant : 1. Une analyse approfondie des données topographiques locales ; 2. L’évaluation des interactions entre les écoulements de surface et le souterrain ; 3.Une approche intégrée permettant de modéliser les inondations générées par la pluie en zone urbanisée. Les résultats de l’étape 1 montrent que la donnée topographique est essentielle pour la définition des chemins d’écoulement et impactent significativement les résultats de modélisation hydrauliques. Ceci conduit à l’étape 2 lors de laquelle on observe que les débordements provenant du réseau souterrain contribuent à l’inondation mais seulement en partie. Les volumes d’inondations générés par le ruissellement de surface devraient être inclus dans les modèles d’inondation. L’étape 3 présente une configuration possible de modèle intégré permettant de mieux représenter les processus réels en jeu.

  • Titre traduit

    Knowledge base and modelling for urban stormwater management : application to Nice, France


  • Résumé

    Theoretical background about hydrology, hydraulics and computational tools and methods are widely developed and worldwide used. In the same time however, important issues during flood crisis are not solved and practical solutions take time to be implemented. On top of that, ongoing climatic change will not make things easier and intense events will increase in frequency. To worsen the picture, local economic means in France will not increase to help municipalities and local communities to tackle the issue. The objective of this thesis is to investigate on the available ways to improve our local knowledge of stormwater related concepts to allow an efficient modelling. The proposed methodology consists in a three-step-approach including: 1. A thorough analysis of local topography data; 2. The assessment of sewer-surface interactions; 3. An integrated approach to model pluvial flood in urban areas. The results of Step 1 show that topography data is essential in flow path definition and significantly impacts hydraulic modelling results. This leads to Step 2 where it is seen that sewer overflow is one aspect of urban flood issues but represents only part of flood sources. Overland flow generated by runoff should be included in flood models. Then Step 3 presents that integrated urban pluvial modelling is possible with existing tools and can represent the real processes better. This proposed modelling approach should not be disconnected from the reality of stormwater management practical aspects and current constraints. It is shown how complementary actions can be taken to enrich local knowledge and memory thus allowing a more efficient and wiser modelling process.


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