Perception des incertitudes de modélisation
Présentation
Ce thème s'intéresse à une approche interdisciplinaire d'évaluation des incertitudes de modélisation des inondations, des risques résultants et de la perception qu'en ont différents groupes sociaux (scientifiques, société civile, population) pour disposer d'un retour nous permettant d'améliorer nos méthodes, nos outils et nos représentations (résultats de simulation, cartes et indicateurs de risque).
Contexte
Crues et inondations provoquent très fréquemment des pertes en vies humaines et des dégâts matériels considérables. La simulation numérique est un outil classique pour établir des cartes de l'aléa inondation et de nombreux modèles (commerciaux ou recherche) existent pour identifier les zones sujettes à inondation, pour aider les décisionnaires dans la conception de plans d'aménagement opérationnels et dans la prise de décisions en urgence.
Néanmoins, ces logiciels basés sur de la modélisation numérique et des systèmes d'information géographique ne sont pas parfaits, en particulier dans le cas d'une modification locale et soudaine de l'écoulement (embâcle sur un cours d'eau, coulée de boue, mouvement de terrain...) ou dans le cas d'un événement météorologique extrême.
Ces imperfections de modélisation peuvent être étudiées et prises en compte au moyen de calcul d'incertitudes pour mettre à l'épreuve la robustesse des méthodes de simulation de l'aléa inondation et du risque, et en déduire des informations importantes sur le risque associé à ces erreurs de modèles.
Activités de modélisation et méthodes
Modélisations conceptuelles
This theme notably focuses on the numerical modeling of watersheds (hydrology, hydraulics) and the modeling of socio-ecosystems (social sciences) of these watersheds in the framework of the project Idex-Emergence 2017-2019 PRIM'Eau, as an acronym for "Perception of the risk and uncertainties of modeling-Water".
The main case study is concerned with the catchment area of Mutterbach (Moselle-Est) for the wealth of its hydraulic facilities and their uses over the last 100 years.
Méthodes numériques
Uncertainties are inherent to experimentation, numerical simulation, and risk analysis. It is therefore necessary to study them (source, nature, impact, etc.) and to take them into account in the models in order to be able to rigorously interpret and criticize the scientific results.
The calculation of the uncertainties aims to measure and interpret the variations of the results of a numerical model according to modelling assumptions (complexity of the models) and parameters values, and also to data used (availability, accuracy...). This research issue is transdisciplinary.
Dans ce thème, les méthodes et logiciels existants sont d'abord évalués en considérant un modèle d'onde diffusive et un modèle conceptuel utilisé sur le même bassin versant. Ultérieurement, des méthodes de haut degré seront proposées.
Best practices
Les méthodes numériques développées sont utilisables dans d'autres contextes. En voici un premier exemple.
Sensibilités
Cette étude concerne la modélisation d'écoulements souterrains sous une plate-forme industrielle afin d'évaluer les dispositifs d'atténuation des risques mis en place. Ce sont deux drains modélisés comme des rivières, en rose sur la figure (a) et d'une barrière quasi-imperméable représentée en noir. Les hauteurs piézométriques calculées sans perturbation sont tracées dans la figure (c). Par un calcul de sensibilité locale, la zone concernée par la barrière imperméable et les variations de hauteurs piézométriques sont très précisément évaluées, figures (c) et (d). Les lignes de flux sont tracées en rose dans la figure (c). A notre connaissance, la sensibilité des lignes de flux n'avait jamais été étudiée. Ces résultats sont publiés dans [2-MCWM17].
