EvalRisques - Simulation Multirisque

Face à l'augmentation de la fréquence et de l'ampleur des catastrophes naturelles liées au changement climatique, la nécessité d'outils de prévention accessibles et précis est devenue primordiale. La modélisation des risques naturels a longtemps été réservée à des experts disposant de ressources calculatoires importantes et confrontés à des données hétérogènes.

La plateforme ÉvalRisques a été conçue pour démocratiser cet accès. Son objectif : permettre la simulation dynamique de multiples aléas (débordements de cours d'eau, incendies, îlots de chaleur) en seulement quelques clics, sur n'importe quel point du territoire français. Ce défi technologique a été catalysé par l'arrivée d'une ressource fondamentale : les données du programme LiDAR HD de l'IGN.

Le LiDAR HD : Un catalyseur de précision et d'homogénéité

La qualité d'une simulation dépend intrinsèquement de la qualité des données d'entrée. Avant le LiDAR HD, les spécialistes de la géomatique devaient souvent composer avec des référentiels altimétriques hétérogènes, nécessitant d'importants travaux de correction et d'interpolation.

L'apport majeur du LiDAR HD réside dans son étendue nationale et sa résolution homogène. Il fournit un référentiel topographique qualifié qui élimine une grande partie du bruit et des incohérences, permettant d'automatiser l'alimentation des modèles mathématiques avec une précision inédite.

Modèle Numérique de Surface détaillé
Modèle Numérique de Surface détaillé

Modélisation Multirisque : Sous le capot de la simulation

ÉvalRisques orchestre différents modèles physiques de l'état de l'art, adaptés à la nature de chaque risque :

  • Feux de forêt : La propagation du feu nécessite le croisement de la topographie (MNT issu du LiDAR), du type de combustible (déduit de l'occupation du sol) et de facteurs météorologiques (vitesse/orientation du vent, humidité). Le modèle génère une représentation dynamique calculant la puissance dégagée (en watts) et la surface parcourue, en limitant l'intervention manuelle.
  • Crues et inondations : Pour simuler les débordements, la plateforme s'appuie principalement sur des modèles hydrodynamiques bidimensionnels (2D). Ces derniers exploitent le MNS/MNT du LiDAR, couplés au réseau hydrographique et aux données de perméabilité des sols.
  • Îlots de chaleur : La simulation thermique croise les données météorologiques avec l'analyse de l'occupation du sol, le volume des bâtiments et l'étroitesse de la voirie, afin d'identifier les zones de piégeage ou de circulation de la chaleur.
  • Avalanches et glissements de terrain : Contrairement à l'eau, ces phénomènes impliquent des mélanges solide-liquide. Ils requièrent des modèles tridimensionnels (3D) plus complexes, prenant en compte la masse, la vitesse et l'accélération de chaque point du terrain.
Simulation de feu de forêt
Simulation de feu de forêt
Simulation de crue
Simulation de crue

L'Interface : Rendre la complexité intelligible

La valeur ajoutée d'une plateforme de simulation ne réside pas uniquement dans l'exécution d'équations complexes, mais dans la restitution des résultats. Des tableaux contenant des millions de points ne sont pas digestes pour les décideurs.

L'enjeu a été de concevoir une représentation graphique dynamique et intelligible. Cela implique de faire des choix d'agrégation : traduire des variables scientifiques complexes (comme les strates de propagation du feu) en cartes visuelles claires, tout en informant l'utilisateur sur les limites inhérentes à chaque modèle et l'incertitude des données.

Conclusion : Démocratiser la culture du risque

ÉvalRisques s'articule autour d'une double approche :

  • Une version grand public, conçue pour sensibiliser et diffuser la culture du risque, utilisant des modèles rapides pour une visualisation immédiate.
  • Une version professionnelle (et une API), offrant un accès agnostique et paramétrable aux modèles de pointe, destinée aux municipalités et aux gestionnaires de crise.

En associant la précision millimétrique du LiDAR HD à une interface vulgarisée, ce type de plateforme transforme de gigantesques volumes de données brutes en un véritable outil stratégique pour l'adaptation des territoires.

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