Vers une prévision intégrée des impacts humains des crues rapides

par Javed Ali

Projet de thèse en Geographie

Sous la direction de Isabelle Ruin et de Julie Dugdale.

Thèses en préparation à Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale terre, univers, environnement (Grenoble) , en partenariat avec Institut des Géosciences de l'Environnement (laboratoire) depuis le 04-12-2018 .


  • Résumé

    La thèse s'inscrit dans le cadre du projet de recherche PICS (Vers une prévision immédiate intégrée des impacts des crues soudaines) financé par l'Agence Nationale de la Recherche. L'objectif de ce projet est d'aller vers une modélisation couplée des événements hydro-météorologiques à dynamiques rapides et des dynamiques d'exposition et de vulnérabilité des populations dans le but de prévoir les impacts socio-économiques potentiels de ces événements. Récemment des avancées significatives ont été proposées dans le domaine de la modélisation de l'exposition des populations liée à leurs mobilités quotidiennes (Terti et al., 2015, 2017). Dans le cadre de l'ANR Prédiflood, un système d'alerte aux inondations des routes (RIWS) a été développé pour estimer le risque de submersion des réseaux routiers aux crues rapides (Naulin et al., 2013). Cette approche est basée sur une analyse morphologique des intersections routes-rivières permettant d'établir un lien entre sensibilité de ces intersections et fréquence de coupure lors d'événements passés. Sur cette base les projets ANR ADAPTflood et MobiCLIMeX ont permis de développer une approche de modélisation complémentaire (MobRISK) pour évaluer l'exposition et la vulnérabilité des usagers de la route aux submersions rapides du réseau routier (Debionne et al., 2016; Shabou, 2016; Shabou et al., 2017). Le modèle MobRISK est constitué de 3 modules permettant de simuler: (i) les mobilités individuelles quotidiennes selon une approche activité centrée (activity-based), (ii) la dynamique des coupures des routes selon des scenarios de pluie, (iii) la prise de décisions des usagers de la route en vue de l'adaptation de leur pratique quotidienne à l'évolution des circonstances environnementales (dynamiques hydro-météorologiques, message d'alerte, visibilité,…). Les deux modèles ont été appliqués et testés dans le Gard, un département offrant un bon potentiel pour la calibration et la validation du modèle. L'objectif de cette thèse est d'améliorer ces approches par : i) l'identification des besoins des usagers potentiels et en s'assurant de l'adéquation entre besoins et fonctionnalités du modèle, ii) l'incorporation des sorties de la chaine de modèles de prévision pluie-débit (WP2 du projet PICS), iii) l'amélioration et la consolidation de notre compréhension des processus de mobilités quotidiennes et de décision d'adaptation modélisés dans MobRISK sur la base d'une complémentarité d'outils de collecte de données comportementales : enquêtes et crowd sourcing, iv) la co-construction, validation and evaluation des sorties du modèle et de son utilité pour la gestion de crise dans le cadre de la mise en place d'un groupe dédié d'usagers potentiels.

  • Titre traduit

    Toward integrated forecasting of flash flood human impacts


  • Résumé

    Recently, significant advances have been proposed in the field of modelling population exposure related to its daily mobility (Terti et al., 2015, 2017; Shabou et al., 2017). In a previous project, a Road Inundation Warning System (RIWS) was developed to estimate the risks of fast submersion of the road network during flash-floods (Naulin et al., 2013). This approach was based on a preliminary analysis of the road network sensitivity to flooding, based on a morphological analysis of its intersections with rivers. Based on the RIWS outputs, two consecutive ANR projects, allowed to develop a complementary modelling approach (MobRISK) to assess the exposure and vulnerability of road users to the submersions of the road network (Debionne et al., 2016; Shabou, 2016; Shabou et al., 2017). This model connects road-user characteristics with activity-based mobility patterns to evaluate in space and time the number and characteristics of the people that are most exposed to road flooding. An additional decision-making module incorporates behavioural rules to simulate the adaptation of traveler's behaviour according to the evolution of the environmental context (hydro- meteorological circumstances, reception of warning message, visibility issues, etc). Both models were applied and tested on the Gard territory, which offers an interesting framework for models calibration and validation. The objective of this PhD is to further improve these approaches by i) identifying potential end-users needs to ensure the usefulness of the tool and its outputs, ii) incorporating the outputs of the improved forecasting chain of rainfall-runoff predictions (WP2 of the PICS project), iii) consolidating and refining the mobility and decision-making processes modeled in MobRISK based on a complementarity of survey tools and crowd sourcing data, iv) co-construct, validate and evaluate the model outputs and its usefulness for emergency management together with a dedicated user group.