Julian Eleuterio

Analyse du risque inondation: l'impact d'incertitudes dans les modélisations de l'aléa et de la vulnérabilité des enjeux sur les estimations de dommages
IDENTIFICATION

Date de démarrage

10/09/2008

RESUME

L’inondation constitue le risque naturel le plus dommageable en France et dans le monde. Une meilleure compréhension sur les inondations et les conséquences diverses qu’elles peuvent causer à notre société est un élément fondamental pour guider le développement de politiques de gestion et réduction du risque inondation. Les connaissances de base pour appréhender le risque inondation concernent la fréquence et l’intensité des inondations, l’exposition des enjeux aux inondations, leur vulnérabilité et susceptibilité à subir des dommages. L’analyse du risque inondation comprend différents états de connaissance comme les sciences de l’ingénieur, de l’eau, de la terre, sociales et économiques. L’aspect multidisciplinaire du risque inondation ainsi que les divers modèles nécessaires à l’évaluation du risque sont à l’origine d’une complexité organisationnelle contenant plusieurs sources d’incertitude. La précision des évaluations de dommages liés aux inondations dépend à la fois des modèles d’inondation et des modèles de vulnérabilité des enjeux. La compréhension des incertitudes épistémiques derrière les différents modules d’évaluation du risque est essentielle à l’optimisation des efforts de réduction d’incertitudes de l’évaluation, afin d’améliorer la prise de décision en matière de gestion du risque.

L’objectif principal de ce travail est de contribuer à l’amélioration des connaissances concernant les différentes sources d’incertitude présentes dans l’évaluation économique du risque inondation. Il se concentre sur l’impact des différentes stratégies utilisées pour modéliser l’aléa inondation et la vulnérabilité d’un territoire sur les résultats de l’évaluation des dommages potentiels liés aux inondations. A cette fin, nous analysons dans un premier temps la sensibilité des estimations de dommages aux différents modules de l’évaluation. Plusieurs tests ont été mis en œuvre sur deux études de cas en France. On a mesuré la variabilité des estimations en fonction des différentes bases de données, modèles et méthodes considérées pour : analyser la probabilité des inondations ; modéliser et cartographier l’aléa inondation ; et caractériser la vulnérabilité des bâtiments et leurs susceptibilité à subir des dommages. Les résultats de ces tests révèlent l’importance des incertitudes épistémiques dans ce type d’évaluation. Le choix des modèles et méthodes à utiliser ainsi que les échelles d’analyse à considérer pendant l’évaluation doivent faire l’objet de pré-études consistantes. Ensuite, nous avons procédé à des « modélisation parallèles » pour quantifier l’impact relatif de différentes sources d’incertitude sur les estimations de dommages. Les résultats démontrent que la contribution relative des différents modules à l’incertitude globale dépend de plusieurs aspects de l’évaluation comme les particularités du site analysé et la distribution des probabilités d’inondation. Même si l’utilisation courante de méthodologies complexes pour quantifier les incertitudes globales dans ces évaluations demeure aujourd’hui irréaliste ; la méthodologie développée dans cette étude et ses résultats peuvent supporter le praticien dans l’analyse d’incertitudes, la détermination de priorités et l’optimisation de la distribution des ressources entre les différents modules de l’évaluation.

Enfin, la dernière partie de ce travail explore un degré de complexité supplémentaire des évaluations du risque inondation. Nous développons une méthode d’analyse systémique du dysfonctionnement et endommagement potentiels des réseaux d’infrastructure en lien avec la résilience du territoire face aux inondations. Cet aspect n’est que rarement approfondi dans les évaluations de dommages potentiels, représentant une importante source d’incertitudes. La méthodologie développée devra permettre une analyse plus détaillée de cet aspect dans les évaluations, rendant possible l’amélioration des estimations de dommages indirects.

Floods are the most damaging natural hazard in France and in the world. Better understanding on the flood hazard phenomenon and its potential consequences in our society is crucial for the development of flood control policies, risk reduction projects and other types of flood management strategies. Basic knowledge for apprehending the flood risk concerns the frequency and intensity of floods, the exposition of humans and assets to flooding, their sensitivity to floodwater and their susceptibility to suffer damages. In order to produce this knowledge, flood risk analysis embraces different states of knowledge including civil engineering, hydro-geo-socio sciences and economics. The multi-disciplinary aspect of the flood risk and the multi-modelling characteristic of flood risk evaluations lead to a complex methodological organization involving several sources of uncertainty. The accuracy of flood damage potential estimations is function of both, the modelling of the flooding natural phenomenon and the assessment of the vulnerability of the human systems exposed to floods. The understanding of epistemic uncertainty behind the different modules of the evaluation is essential to optimise the efforts in reducing the evaluation global uncertainty, in order to improve management decision-making processes.

The aim of this thesis is to improve global understanding about the different sources of uncertainty related to the economic analysis of the flood risk. It focuses on how the impact of different strategies used to model flood hazards and assess the vulnerability of a territory affect the results of floods damage potential estimations. With this purpose, we firstly analysed the sensitivity of damage estimations to the different modules of the evaluation process. Several tests based on two French case studies were performed. We measure the variability of damage estimations in function of different considerations on datasets, methods and models used to: analyse the probability of floods; model and map flood hazard maps; and assess the vulnerability and susceptibility of buildings to floods. The results of these tests highlight that the level of epistemic uncertainty linked to these evaluations is considerably high. The choice of models and methods to use as well as the scales of analysis to consider for estimating flood damage potential must be the object of consistent pre-studies. Further, we used parallel-modelling approaches to quantify the relative impact of different sources of uncertainty on the potential damage estimations. The results show that the relative contribution of the different modules to global uncertainty is dependent of several aspects of the evaluation, including site specificities and the distribution of flood probabilities. In despite that the use of complex methodological approaches to quantify global uncertainties is nowadays unrealistic for practical evaluations; the method developed here and its results should bring support for practitioners in the investigation of uncertainties, determination of evaluation priorities and optimisation of the distribution of resources between the different modules of the evaluation process.

Finally, the last part of this work explores a second level of complexity concerning flood risk evaluations. We developed a method in order to analyse the systemic damaging and dysfunction potentials of networks infrastructure in relation with the resilience of a territory to floods. This concern is barely deeply considered in flood damage evaluations, and it represents an important source of uncertainties. The methodology developed should provide more detail possibilities in the estimates of flood damages bringing the possibility to improve indirect damage estimations.