Caractérisation des sous-scénarios de crues et des probabilités conditionnelles associées - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2022

Caractérisation des sous-scénarios de crues et des probabilités conditionnelles associées

Résumé

La présente mission a été confiée à INRAE/IGE (Institut des Géosciences de l’Environnement) et au DRN (Département Risques Naturels) de l’ONF (Office National des Forêts) par le CGDD (Commissariat général au développement durable - Ministère de la Transition Ecologique et de la Cohésion des Territoires). Elle s’insère dans la démarche générale d’amélioration des méthodes d’analyses multicritères (analyses coûts-bénéfices – ACB - étendues) aidant la justification des stratégies de réduction du risque inondation demandée dans le cadre des PAPI (Programmes d’Action de Prévention des Inondations). L’amélioration de ces approches consiste ici en leur adaptation au contexte des crues torrentielles. Les effets potentiels d'une crue torrentielle sont multiples (submersion, érosion, dépôt, impact) et se manifestent avec différents niveaux d'intensité. Dans ce contexte, des crues de même magnitude (même débit de pointe, même volume solide transporté) peuvent avoir une répartition spatiale très différente de ces niveaux d’intensité en raison d’effets locaux comme, par exemple, l’obturation (ou non) d’un pont liée à la formation d’embâcles. Nous proposons ainsi de considérer ces différences dans la manifestation des intensités relatives à une crue torrentielle comme des sous-scénarios d’un scénario de magnitude donnée (associée à une période de retour donnée correspondant à une probabilité annuelle d’occurrence). Ce rapport présente l’approche proposée pour identifier les sous-scénarios et leur assigner des probabilités conditionnelles. Deux cas d’exemple illustrent son application. Pour mener ce type d’analyse (ACB et/ou analyse multicritère), les chargés d’étude doivent analyser l’aléa en identifiant la distribution spatiale du niveau d’intensité pour plusieurs scénarios de crues : chaque scénario est défini par un niveau de magnitude donné, noté M (par exemple, des volumes d’apport solide de 2 000 m3, 10 000 m3 et 50 000 m3). Chaque solution de réduction du risque (ouvrage de protection par exemple) doit alors être analysée en établissant une carte d'intensité qui tient compte de sa présence. In fine, à partir de ces cartes d'intensité, une évaluation des dommages est établie pour chaque scénario de crue puis la moyenne annuelle est calculée comme la valeur espérée des dommages (dommages moyens annualisés), dans les situations avec ou sans solution de réduction du risque. Or, en contexte torrentiel, à magnitude donnée, la carte d’intensité, et donc les dommages associés, peut varier pour les différents sous-scénarios de crue. Et pour chaque scénario de crue de magnitude M, chaque sous-scénario à une probabilité plus ou moins forte d’avoir lieu : il s’agit de la probabilité conditionnelle de survenue de ce sous-scénario, sachant que l’évènement est de magnitude M. Les dommages moyens annualisés (avec ou sans stratégie de protection) correspondent alors à la valeur moyenne des dommages calculés pour l’ensemble des sous-scénarios, pondérés par leur probabilité conditionnelle. En accord avec la mission confiée, ce rapport traite de la question intermédiaire de la définition des sous-scénarios et des probabilités conditionnelles associées. Il ne traite pas la question préalable d’assigner une période de retour à un scénario de crue de magnitude donnée ni celle de cartographier le niveau d’intensité pour un sous-scénario défini. Dans le Chapitre 1, nous décrivons le contexte et l’intérêt de l’explicitation de scénarios et sous-scénarios pour simplifier l’analyse et tracer le raisonnement associé. La décomposition en sous-scénarios consiste à identifier les phénomènes à l’origine des différentes répartitions spatiales du niveau d’intensité pour un scénario de magnitude donnée, et qui peuvent être de plusieurs types : (i)Un paramètre secondaire à celui qui caractérise le scénario de crue (volume solide, débit de pointe) joue un rôle important sur les conditions d’écoulement : par exemple, la fluidité d’une lave torrentielle ; (ii)L’interaction entre la crue et un secteur particulier du cours d’eau peut amener à un changement macroscopique des conditions d’écoulement : par exemple, l’obstruction d’un pont par des embâcles. Dans le Chapitre 2, nous détaillons comment identifier les sous-scénarios à étudier grâce à une analyse fonctionnelle des systèmes torrentiels. Il s’agit d’identifier les singularités et tronçons principaux du système, puis de clarifier leur mode de fonctionnement et les défaillances potentielles en fonction des caractéristiques de l’évènement. Afin de tracer l’ensemble des réflexions, nous insistons sur la nécessité d’une première étape ouverte, la plus exhaustive possible, durant laquelle un grand nombre de sous-scénarios sont identifiés. Pour simplifier l’analyse, une seconde étape consiste à réduire le nombre de sous-scénarios en éliminant ceux qui n’occasionnent pas de dommages, en définissant les modes de fonctionnement quasi-certains et en regroupant des sous-scénarios aux caractéristiques légèrement différentes mais ayant une similarité en termes de cartographie du niveau d’intensité pour le niveau de précision de l’étude. Dans le Chapitre 3, nous présentons des approches utilisables pour assigner les probabilités conditionnelles aux sous-scénarios retenus. Dans certains cas, cette assignation peut être basée sur une analyse statistique de données et / ou des critères objectifs. Dans d’autres cas, le manque de données et la complexité du site obligent à se reposer sur un avis d’expert, l’enjeu étant alors de tracer le raisonnement associé. Pour cela, nous discutons des approches possibles et proposons une méthode simplifiée d’inter-comparaison des sous-scénarios qui repose sur la construction d’une échelle de référence de probabilités conditionnelles qualitatives puis son application aux différents scénarios. La terminologie est cohérente avec les approches opérationnelles utilisées pour les études de danger (digues et barrages). Le Chapitre 4 illustre l’application de l’approche proposée au travers de deux cas d’études bien documentés : (i)Le ruisseau de la Combe de Lancey est un torrent à charriage affluent de l’Isère ; (ii)Le torrent d’Arcelle, affluent de l’Arc, est sujet à des épisodes de laves torrentielles. Les études hydrauliques de ces deux cas d’études sont simplement synthétisées dans le présent rapport. Seuls les éléments clés sont fournis : ils permettant de cerner le contexte et d’alimenter le protocole d’analyse. Le rapport est clôturé par une courte conclusion. Plusieurs limites de ce protocole sont décrites dans le rapport : nous avons cherché à trouver un équilibre entre une complexité d’application raisonnable et une rigueur acceptable du raisonnement. Ce protocole ne doit en aucun cas être vu comme un carcan mais plus simplement comme une façon d’aborder un problème complexe en le segmentant en une série de petites tâches de moindre complexité. L’ambition première est d’aider à tracer le raisonnement qui conduit les chargés d’études à proposer leur évaluation des probabilités conditionnelles et à le soumettre au regard critique du commanditaire de l’étude. D’autre approches sont possibles, certaines étant citées dans le rapport. Quelle que soit l’approche retenue, nous insistons une dernière fois sur l’importance de tracer le raisonnement et d’explicité les hypothèses de travail et d’analyse.
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Dates et versions

hal-03985981 , version 1 (27-02-2023)

Licence

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Identifiants

  • HAL Id : hal-03985981 , version 1

Citer

Guillaume Piton, Simon Carladous, Jean-Marc Tacnet. Caractérisation des sous-scénarios de crues et des probabilités conditionnelles associées : Application à la problématique des crues des cours d’eau torrentiels : approche et cas d’étude. CGDD (Commissariat général au développement durable - Ministère de la Transition Ecologique et de la Cohésion des Territoires). 2022, pp.67. ⟨hal-03985981⟩
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