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www.irstea.fr
Pour mieux affirmer ses missions, le Cemagref devient Irstea
Eric Maillé, Bernard Espinasse, Corine Lampin-Maillet, Adeline Bellet, Christophe Bouillon, Marlène Long, Marielle Jappiot, Anne Ganteaume, Lilian Pugnet
Gestion prospective du risque d'incendie pour la planification territoriale
Modèles pour anticiper les changements territoriaux à venir
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2
Plan
NOM DE L’ÉVÉNEMENT
00 MOIS 20XX
Les changements impactant le risque Risque et changements d’occupation du sol Modélisation de la dynamique du risque Quelques exemples de modèles
- Macropolis : dynamique agrégée des interfaces - Micropolis (système multi-agents de dynamique
d’interface à l’échelle micro-locale) - Mirco-RUI - Micro-FIRE (estimation du risque et impact sur
l’occupation du sol)
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3
Deux classes principales de changements à prendre en compte
Changement climatique : Plus ou moins bien connu à l’échelle globale, mais mal connu à l’échelle locale ou territoriale
Des éléments sur les conséquences indirectes sur le risque
(moyennes => évolution du combustible), mais encore peu sur les conséquences directes (variances)
Changement d’utilisation et d’occupation du sol : déprise agricole, urbanisation continue et discontinue, dynamique d’interface, etc. Mais aussi : changements socio-économiques, démographiques, etc.
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4
Risque et dynamique d’occupation du sol
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5
International Conference on Fire Behaviour and Risk. Focus on Wildland Urban Interfaces. 4th-6th october 2011, Alghero, Sardinia, Italy
Déprise agricole
ABS2 Agent Based Spatial Simulation International Workshop - 24-25 November 2008, Paris France 4/29
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6
International Conference on Fire Behaviour and Risk. Focus on Wildland Urban Interfaces. 4th-6th october 2011, Alghero, Sardinia, Italy
Urbanisation discontinue, interfaces
5/29
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7 Complexification des espaces territoriaux
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8
International Conference on Fire Behaviour and Risk. Focus on Wildland Urban Interfaces. 4th-6th october 2011, Alghero, Sardinia, Italy
ABS2 Agent Based Spatial Simulation International Workshop - 24-25 November 2008, Paris France 9/29
Aléa, vulnérabilité, lutte
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9
Des espaces clé : les interfaces Habitat-Forêt (WUI), Rural-Urbain (RUI), Naturels-Anthropiques, …
D’un point de vue statique : § Lieu d’interaction (spatiale) entre des entités facteurs principalement d’aléa
(combustible) et des entités facteurs principalement de vulnérabilité (anthropique) § Mais chacune étant aussi simultanément vulnérable et facteur d’aléa
=> Etude et caractérisation structures spatiales des interfaces D’un point de vue dynamique :
§ Lieu d’interaction entre des dynamiques spatiales :
Dynamiques écologiques du combustible Dynamiques anthropiques (urbanisation, dynamiques agricoles, etc.)
=> Modèles de simulation de la dynamique du risque
Urban extension
Forest extend zone
Historical urban
nucleus Agricultural historical zone
Historical forest
Interface ( interaction zone)
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10
Modéliser la dynamique du risque
Urban spatial dynamic (geographical models)
Risk mapping (cindynic spatio-static models)
Integrated land cover dynamic representation
Human regulation system (land management)
Plans (scenarios) Plans (scenarios)
Risk change maps
Fuel (vegetation) spatial dynamic
(ecological models)
Limits of the modelled
system
t1 t1 t2 tn
t1 t1 t2 tn
Very high risk High risk Medium risk Low risk
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11
Echelles Interface
(critical zones)
Micro-local scale
Macro-local scale
Micro-local dynamics
Macro-local dynamics
Approches « agrégées » (analytiques)
Approches individus-centrées (grilles d’automates, multi-agents, etc.)
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12
Trois types de modèles requis:
Modèles de simulation de la dynamiques de combustible: - Discipline: écologie - Pas de modèle spécialisé, mais plusieurs « utilisables » : Sierra (Mouillot, 01),
CAPSIS (De Coligny, 2006), Afforsim (Prevosto, Coquillard, Hill), Landis II (Scheller & al. 06) …
Modèles de simulation des dynamiques anthropiques (urbanisation):
- Disciplines: géographie, urbanisme… - Le plus souvent à base de grilles d’automates cellulaires (Langlois, Duboz-Paillard) - Facteurs socio-économiques (CLUE, Verburg, CLUE@CMCC Santini & al.),
⇒ Peu de travaux sur le processus d’urbanisation discontinue et les dynamiques d’interface
Deux modèles spécialisés (Maillé 2008):
Macropolis (automate cellulaire sur SIG raster, échelle régionale) Micropolis(Fire) (Système multi-agents, échelle locale)
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13
Modélisation cartographique du risque…
Après 30 ans de recherche… toujours de grosses limites Spécificité d’un risque environnemental § Une stochasticité d’origine pseudo-chaotique lié au caractère auto-
énergétique du phénomène feu § La naturalité d’un sinistre d’origine (le plus souvent) anthropique
– L’écolosion – La lutte
§ La disponibilité des bases de données de feux consolidées
§ La multiplicité des champs disciplinaires: gestion forestière, écologie (forestière), mais aussi l’aménagement du territoire, l’agronomie, l’urbanisme…
– PFCI/DFCI vs protection des maisons contre l’incendie de forêt
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14
Modèles de risque (spatiaux-statiques) (1) Modèles indiciaires analytiques Décomposition du risque:
* Aléa : diversité des méthodes, empiricité, complexité du concept – ignition, éclosion, propagation, aléa « d’impact » …
* Vulnérabilité : peu de méthodes, empiricité, complexité du concept (fragilité, sensibilité, défendabilité, résilience, …) et difficulté d’évaluation (économique, patrimoniale, sociale, etc.)
Travaux sur la modélisation de la vulnérabilité: objectivation de dires d’experts (méthodes multicritères) et simulation en laboratoire virtuel (Pugnet, 2011)
Modèles globaux d’analyse spatiale Définition d’Indicateurs risque directement corrélés aux indices de structures spatiales (relation spatiale combustibles-vulnérables)
* Principalement appliqués aux zones d’interface (Lampin-Maillet 2009) * Validation « post anté »
* Modèles boîte noire
riski = f(vegetationTypei, slopei, aspecti, etc.) intensity model (Byram formula )
P = M x Q x V (wind speed)
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15
Modèles de risque (2) Modèles spatiaux-analytiques
Fondés sur la dualité risque induit – risque subi Origine cindynique industrielle Utilisables dans certaines situations particulières (installation « à risque » ou
vulnérabilités ponctuelles)
Modèles à base de multi-simulations physiques Modèles physiques de feu (EuFireLab –Dupuy & al.) FireTech, FireSmart, Univ
Corté, Univ Coïmbra (Viegas), etc. Peut être coûteux en ressources informatiques Peu de modèles d’éclosion Opérationnalisation: quid de la lutte ?
⇒ Développement de Micropolis-FIRE, incluant un modèle d’incendie (éclosion, propagation,
lutte) pour :
- l’estimation statistique localisée du risque et de son évolution - l’estimation l’impact des incendies sur les dynamiques d’occupation du sol
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16 Aide à la décision de planification
§ Niveau de décision (Antony 66)
§ Boucle de décision (Simon 83)
Modele (intégré)
Plan de gestion territoriale
Prospective sur les changement de niveaux
de risque
Evaluation du scénario
Hyothèses sur le contexte (socio-éco) (parameters)
Scénario
Occupation du sol actuelle
Décideur (utilisateur final)
New scenario elaboration
Mesure (cartographie diachronique)
Immédiat
Court terme
Moyen terme
Ponctuel
Action individuelle
Marco-locale
Planification opérationnelle
Planification stratégique
Echelle spatiale
Micro-locale
Echelle temporelle Programmation
politique Long terme
Etat, pays, continent
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17
Quelques modèles
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18 MACROPOLIS
Un simulateur des changements d’occupation du sol à base d’automates cellulaires sur SIG Raster
(Grass, ESRI Grid) pour l’évaluation de la dynamique du risque d’incendie)
§ Automate cellulaire stochastique
§ Possibilité d’implémenter des indices de structures comme « moteur » des transition (diversity, agregation, interspersion, entropy, etc.)
§ Possibilité d’implémenter des critères socio-économiques comme facteurs de la dynamique
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19
MACROPOLIS snapshots
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20
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21
MACROPOLIS: cellular automaton on raster GIS
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22
Dynamique du risque (moyen ) agrégé par commune (CPA)
t0 t0+10ans
(Intégration des modèles MACROPOLIS (dynamique d’occupation du sol) et TOPOVecteur(prototype risque)
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23 Echelle « micro-locale »
§ MICROPOLIS Changement d’occupation du sol Dynamique de « trajectoires sémantiques »
forêt -> interfaces -> espaces artificiels
agricole -> friches -> interfaces -> urbain continu pastoral->semi-ouvert->forêt
Fonctions de transition
Dynamiques attributaires
Masse combustible Densité de bâti (interface)
f1 f2
f3 f4 f5 f6 f7
T2 T3
T1
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24
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25
MICRO-RUI : Le processus élémentaire à représenter
Parcelle-mère Forêt
découpage
Parcelle fille Forêt
Construction Forêt Bâti isolé
Etat initial Etat final
Parcelle constructible
réaffectation
Processus de restructuration spatiale
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26
International Conference on Fire Behaviour and Risk. Focus on Wildland Urban Interfaces. 4th-6th october 2011, Alghero, Sardinia, Italy
MICROPOLIS : social agents system (synopsis)
Agent
Buyers Land owners
Plotter Geometers
Negotiate
Build
Assess Assess
Assess Order spatial
action
Coordinates
Economic models
Econometric models
Order spatial action
Geographical sub-MAS (buildings)
Geographical sub-MAS (parcels)
Speculate
Role
Land manager
Specifiate the spatial action
Build
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27
Le simulateur
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28 Génération des bâtis et des nouvelles structures spatiales
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29
Changement des niveaux de risque
t=0 t=22 months
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30
§ MICRO-FIRE
• Multi-modèles à base d’agents incluant un modèle d’incendie
– Un modèle d’éclosion (agents résident, promeneur, incendiaire, pyromane, automobiliste…)
– Un modèle de diffusion (simulation de contours)
– Un modèle de lutte (moyens terrestres, moyens aériens, coordinateurs).
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31
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32
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34
CONCLUSION
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35
Conclusion
§ La gestion du risque doit se fonder sur des modèles empiriquement validés et non sur des sommes d’expériences
§ La modélisation de cartographie du risque souffrent encore d’un défaut de consolidation de la donnée disponible
§ Les simulations de systèmes eco-anthropiques n’ont pas de
valeur prédictive : Il s’agit seulement de décrire des processus territoriaux actuels
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36
Atelier International de Recherche sur le Risque d’Incendie
Thème : Vulnérabilité des Interfaces Habitat-Forêt
Octobre 2013, Aix en Provence