Modélisation de la conjonction pluie-niveau marin et prise en compte des incertitudes et de l’impact du changement climatique : application au site du Havre

Modeling of the rain-sea level conjonction and taking into account the uncertainties and the impact of climate change : application to Le Havre site

• Auteur / Autrice : Amine Ben Daoued
• Direction : Nassima Mouhous-Voyneau, Philippe Sergent
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Modélisation des Systèmes Urbains : Laboratoire Avenues - GSU (EA-7284)
• Date : Soutenance le 16/12/2019
• Etablissement(s) : Compiègne
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale 71, Sciences pour l'ingénieur (Compiègne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : AVENUES / AVENUES

Mots clés

Mots clés contrôlés

Le Havre (Seine-Maritime)

Modèles mathématiques

Mer -- Niveau

Pluie

Hydraulique

Changements climatiques

Incertitude (théorie de l'information)

Échantillonnage (statistique)

Théorie de Dempster-Shafer

Dépendance (statistique)

Statistique

Mesures de probabilités

Probabilités

Inondations

Mots clés libres

Probabilisation

Propagation hydraulique

Agrégation

Coïncidence

Fonctions de croyance

Floods

Probabilization

Hydraulic propagation

Aggregation

Dependence (Statistics)

Coincidence

Uncertainties

Belief functions

Statistics

Sampling (Statistics)

Mathematical models

Climatic changes

Rain

Sea level

Résumé

La modélisation des combinaisons de phénomènes d’inondation est une problématique d’actualité pour la communauté scientifique qui s’intéresse en priorité aux sites urbains et nucléaires. En effet, il est fort probable que l’approche déterministe explorant un certain nombre de scénarios possède certaines limites car ces scénarios déterministes assurent un conservatisme souvent excessif. Les approches probabilistes apportent une précision supplémentaire en s’appuyant sur les statistiques et les probabilités pour compléter les approches déterministes. Ces approches probabilistes visent à identifier et à combiner plusieurs scénarios d’aléa possibles pour couvrir plusieurs sources possibles du risque. L’approche probabiliste d’évaluation de l’aléa inondation (Probabilistic Flood Hazard Assessment ou PFHA) proposée dans cette thèse permet de caractériser une (des) quantité(s) d’intérêt (niveau d’eau, volume, durée d’immersion, etc.) à différents points d’un site en se basant sur les distributions des différents phénomènes de l’aléa inondation ainsi que les caractéristiques du site. Les principales étapes du PFHA sont : i) identification des phénomènes possibles (pluies, niveau marin, vagues, etc.), ii) identification et probabilisation des paramètres associés aux phénomènes d’inondation sélectionnés, iii) propagation de ces phénomènes depuis les sources jusqu’aux point d’intérêt sur le site, iv) construction de courbes d’aléa en agrégeant les contributions des phénomènes d’inondation. Les incertitudes sont un point important de la thèse dans la mesure où elles seront prises en compte dans toutes les étapes de l’approche probabiliste. Les travaux de cette thèse reposent sur l’étude de la conjonction de la pluie et du niveau marin et apportent une nouvelle méthode de prise en compte du déphasage temporel entre les phénomènes (coïncidence). Un modèle d’agrégation a été développé afin de combiner les contributions des différents phénomènes d’inondation. La question des incertitudes a été étudiée et une méthode reposant sur la théorie des fonctions de croyance a été utilisée car elle présente des avantages divers par rapport aux autres concepts (modélisation fidèle dans les cas d’ignorance totale et de manque d’informations, possibilité de combiner des informations d’origines et de natures différentes, etc.). La méthodologie proposée est appliquée au site du Havre, en France.

The modeling of the combinations of flood hazard phenomena is a current issue for the scientific community which is primarily interested in urban and nuclear sites. Indeed, it is very likely that the deterministic approach exploring several scenarios has certain limits because these deterministic scenarios ensure an often excessive conservatism. Probabilistic approaches provide additional precision by relying on statistics and probabilities to complement deterministic approaches. These probabilistic approaches aim to identify and combine many possible hazard scenarios to cover many possible sources of risk. The Probabilistic Flood Hazard Assessment (PFHA) proposed in this thesis allows to characterize a quantity(ies) of interest (water level, volume, duration of immersion, ect.) at different points of interest of a site based on the distributions of the different phenomena of the flood hazard as well as the characteristics of the site. The main steps of the PFHA are: i) screening of the possible phenomena (rainfall, sea level, waves, ect.), ii) identification and probabilization of the parameters representative of the selected flood phenomena, iii) propagation of these phenomena from their sources to the point of interest on the site, iv) construction of hazard curves by aggregating the contributions of the flood phenomena. Uncertainties are an important topic of the thesis insofar as they will be taken into account in all the steps of the probabilistic approach. The work of this thesis is based on the study of the conjunction of rain and sea level and provide a new method for taking into account the temporal phase shift between the phenomena (coincidence). An aggregation model has been developed to combine the contributions of different flood phenomena. The question of uncertainties has been studied and a method based on the theory of belief functions has been used because it has various advantages (faithful modeling in cases of total ignorance and lack of information, possibility to combine information of different origins and natures, ect.). The proposed methodology is applied on the site of Le Havre in France.