Analyse globale des données environnementales, attentes et

Analyse globale des données
environnementales,
attentes et limitations
Frédéric Mouton
if
INSTITUT
FOURIER
(Grenoble)
Journées SMAI-MAIRCI, 13 septembre 2012, Grenoble
Frédéric Mouton (Institut Fourier, Grenoble)
Analyse globale des données environnementales
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Organismes partenaires
Programme des Nations Unies pour le Développement
(UNDP) : commanditaire des projets évoqués ici.
Programme des Nations Unies pour l’Environnement
(UNEP) par l’intermédiaire du GRID-Europe (Global
Ressource Information Database) basé à Genève.
Organisation Mondiale de Météorologie (WMO) et
plusieurs universités à différents stades des projets.
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Principaux collaborateurs au GRID
Pascal Peduzzi, Hy Dao (porteurs de projets)
Ola Nordbeck (cyclones)
Christian Herold (inondations)
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Approche globale
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Approche globale
Les progrès récents (satellites, traitement, stockage) ont
permis le développement de bases de données globales
(= mondiales).
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Approche globale
Les progrès récents (satellites, traitement, stockage) ont
permis le développement de bases de données globales
(= mondiales).
Dans une analyse globale, on cherche une couverture des
données la plus large possible =⇒
résolution spatiale ou temporelle assez grossière,
nombre de variables réduit,
qualité des données très inégale (couverture,
homogénéité, résolution, traitement informatique,
accès, métadonnées)
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Attentes et limites
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Attentes et limites
Méthode : modèles physiques et statistiques simples,
robustes, automatisables.
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Attentes et limites
Méthode : modèles physiques et statistiques simples,
robustes, automatisables.
Résultats
= tendances, influences qualitatives, comparaisons
grossières,
6= prédictions, comparaisons précises, conclusions
locales.
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Disaster Risk Index
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Disaster Risk Index
En 2000, le Programme des Nations Unies pour le
Développement a voulu estimer le niveau de vulnérabilité
des populations aux catastrophes naturelles pour mieux
cibler ses aides. Le but était de développer un indice de
vulnérabilité dans l’idée du maintenant célèbre Indice de
Développement Humain (HDI).
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Disaster Risk Index
En 2000, le Programme des Nations Unies pour le
Développement a voulu estimer le niveau de vulnérabilité
des populations aux catastrophes naturelles pour mieux
cibler ses aides. Le but était de développer un indice de
vulnérabilité dans l’idée du maintenant célèbre Indice de
Développement Humain (HDI).
Il a fait appel au GRID/Europe pour son expertise
géomatique (GIS) et ses bases de données globales.
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Vulnérabilité aux catastrophes naturelles
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Vulnérabilité aux catastrophes naturelles
Équation simplifiée :
Risque = Exposition physique × Vulnérabilité
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Vulnérabilité aux catastrophes naturelles
Équation simplifiée :
Risque = Exposition physique × Vulnérabilité
Types de risques : Cyclones, Inondations, Tremblements
de terre, Volcans, Sécheresse.
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Vulnérabilité aux catastrophes naturelles
Équation simplifiée :
Risque = Exposition physique × Vulnérabilité
Types de risques : Cyclones, Inondations, Tremblements
de terre, Volcans, Sécheresse.
Méthodologie :
1
2
3
par type de risque et pays, calcul de l’exposition
physique,
exp. physique + nb. de décès −→ vulnérabilité,
vulnérabilité en fonction des variables
socio-économiques à l’aide d’un modèle statistique.
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Variables finales retenues
GDP “purchasing power parity” per capita,
Pourcentage modifié de terrain cultivable,
Développement urbain,
Pourcentage de terrain de forêt,
Pourcentage de terrain cultivé.
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Carte
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Cyclones (avec O. Nordbeck)
Données : trajectoire du centre, pression au centre,
vitesse maximale de vent.
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Cyclones (avec O. Nordbeck)
Données : trajectoire du centre, pression au centre,
vitesse maximale de vent.
Calcul de l’exposition physique au risque cyclonique :
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Cyclones (avec O. Nordbeck)
Données : trajectoire du centre, pression au centre,
vitesse maximale de vent.
Calcul de l’exposition physique au risque cyclonique :
1
récupérer et unifier les données physiques (logiciel),
2
déterminer les zones-tampon (vents extrêmes),
3
zones-tampon + population −→ exposition.
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Organigramme cyclones
Global processing
PROVIDER
CYCLONES’ MEASURES
(TEXT FILE)
RESTRUCTURATION TOOL
FORMATED DATA
(EXCEL FILE)
MODEL CALCULATING TOOL
FORMATED DATA
+ BUFFER ESTIMATION
G.I.S.
BUFFERS
(G.I.S. FORMAT)
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Modèle stationnaire de G.J. Holland
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Modèle stationnaire de G.J. Holland
s
Vh (R ) =
b
ρ
·
Rmax
R
b
· (Penv − Pcentre ) · e(
Rmax b
R )
+
R2f 2
4
−
Rf
2
où
Vh (R ) est la vitesse du vent à distance R de l’œil (ms−1 ) ;
b est un paramètre qui change la forme du profil radial (sans dimension) ;
Pcentre est la pression au centre du cyclone (Pa) ;
Penv est la pression asymptotique environnementale (Pa) ;
Rmax est la distance de l’œil à laquelle le vent est maximal (m) ;
R est la distance de l’œil à laquelle on estime le vent (m) ;
ρ est la densité de l’air, supposée constante (1,15 kg · m−3 ) ;
f est le paramètre de Coriolis (= 2ω sin(lat )) avec ω = 0.0000729 rad · s−1 , la vitesse angulaire de la terre, et lat la latitude.
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Champ des vitesses de vent (1)
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Champ des vitesses de vent (2)
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Zones tampon latérales
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Zones tampons de trajectoires
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Inondations (avec C. Herold)
But : carte globale d’aléas d’inondations.
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Inondations (avec C. Herold)
But : carte globale d’aléas d’inondations.
Utilité : Global Assessment Report (UNDP, International
Strategy for Disaster Reduction), suite du DRI.
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Inondations (avec C. Herold)
But : carte globale d’aléas d’inondations.
Utilité : Global Assessment Report (UNDP, International
Strategy for Disaster Reduction), suite du DRI.
Méthodologie :
estimer les zones inondées par une crue centenaire,
en utilisant le débit centenaire et un MNT
Frédéric Mouton (Institut Fourier, Grenoble)
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Inondations (avec C. Herold)
But : carte globale d’aléas d’inondations.
Utilité : Global Assessment Report (UNDP, International
Strategy for Disaster Reduction), suite du DRI.
Méthodologie :
estimer les zones inondées par une crue centenaire,
en utilisant le débit centenaire et un MNT
bassins avec station de mesure : débits estimés en
modélisant la série des débits maximaux annuels
Frédéric Mouton (Institut Fourier, Grenoble)
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Inondations (avec C. Herold)
But : carte globale d’aléas d’inondations.
Utilité : Global Assessment Report (UNDP, International
Strategy for Disaster Reduction), suite du DRI.
Méthodologie :
estimer les zones inondées par une crue centenaire,
en utilisant le débit centenaire et un MNT
bassins avec station de mesure : débits estimés en
modélisant la série des débits maximaux annuels
bassins sans station de mesure : débits évalués par
des régressions sur les variables climatiques,
hydromorphométriques et de couverture du sol
Frédéric Mouton (Institut Fourier, Grenoble)
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Organigramme
RAW DATA
Discharge
D.E.M.
Climate
Landcover
Recorded
Floods
Stations
SPATIAL ANALYSIS I
Prod. of Basin Variables
BASIN
VARIABLES
Processed
Stations
Climatic
Variables
Hydromorpho.
Variables
Landcover
Variables
STATISTICAL ANALYSIS
Production of Peak−Flow Estimates
MODELS
Groups/Formulae
SPATIAL ANALYSIS II
Estim. of Flooded Areas
RESULT
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Map
DISCUSSION
Analyse globale des données environnementales
Concl.
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Données hydrologiques
Hydro1K (MNT à 1km) + réseau hydrographique
Hydrosheds (MNT à 90m)
Données de débits (problématique)
Relevés satellites du Dartmouth Flood Observatory
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Première analyse spatiale
RAW DATA
Discharge
Climate
D.E..M.
Hydro1K
Stations
Compilation of Data
Landcover
Hydrologic Correction
Spatial Adjustment I: Hydrologic Network
Spatial Adjustment II: Drainage Area
Moving to Basin Outlet
Avoid Spatial Redundancy
Processed Discharge Stations / Basins
BASIN
VARIABLES
G.I.S.
Climatic
Variables
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Hydromorpho.
Variables
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Landcover
Variables
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Variables de bassins
Table 1 Independent variables generated for regression analysis.
Variable
Description
Abbreviation
Hydromorphometric
1
Drainage area
Area of drainage basin (km2).
DRAREA
2
Mean basin elevation
Mean elevation of drainage basin (m).
MEANALT
3
Mean basin slope
Mean slope of drainage basin (m/km).
MNSLOP
4
Basin shape
Gravelius coefficient of compacity (Kc): ratio of basin
KGRAV
perimeter to the circle of equal area.
5
Main channel length
Total length of basin main channel (km).
MCHLENGTH
6
Main channel slope
Maximum difference in elevation of basin main
MCHSLOPE
channel divided by channel length (m/km).
7
Drainage frequency
Number of Strahler first order streams per square km
DRFREQ
in basin (1/km2).
Land cover
8
Surface water storage
Cumulated area of every lake and reservoir contained
WATER_STOR
in GLWD level 3. Variable expressed as a ratio to the
basin drainage area.
9 Fourier,
Forest
cover
Frédéric Mouton (Institut
Grenoble)
Global
landenvironnementales
cover GLC_2000 version
1: cumulated
TFORCOV
Analyse globale des
données
journées
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basin drainage area.
9
Forest cover
Global land cover GLC_2000 version 1: cumulated
TFORCOV
area of any "Tree Cover" classes and the class "Tree
Cover / Other natural vegetation". Variable expressed
as a ratio to the basin drainage area.
10
Impervious cover
Global land cover GLC_2000 version 1: area of class
22
“Artificial
surfaces
and
associated
URBCOV
areas”.
Expressed as a ratio to the basin drainage area.
Climatic time-series
11
Mean annual precipitation
12
Minimum
mean
monthly
temperature
Monthly maximum precipitation
for a 100-year return period.
13
Calculated using CRU TS 2.1 dataset on the 19532002 period (mm).
Calculated using CRU TS 2.1 dataset on the 19532002 period (°C).
Log-Pearson type III estimates using Variability
Analyses
of
Surface
Climate
Observations
(VASClimO) at the Global Precipitation Climatology
Centre (GPCC). Version-1.1, 0.5°x0.5°, (mm).
PRMEAN
Calculated using the World Map of the Köppen-Geiger
climate classification updated. University of
Veterinary Medicine, Vienna.
Calculated using the Updated world map of the
Köppen-Geiger climate classification. The University
of Melbourne, Victoria, Australia.
Calculated using the Holdridge Life Zones. IIASALaxenburg, Austria.
Koge5
CLDERMONTH
LogP100
Climatic zones
14
Percentage area of
Geiger climatic zones.
Köppen-
15
Percentage area of
Geiger climatic zones.
Köppen-
16
Percentage area of Holdridge
climatic zones.
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Analyse globale des données environnementales
Koge1
Holdridge
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Analyse statistique
BASIN
VARIABLES
Processed
Stations
Climatic
Variables
Hydromorpho.
Variables
Landcover
Variables
FREQUENCY ANALYSIS
Peak−Flow
Estimates
Except. Precipitation
Estimates
TRANSFORMATION OF VARIABLES
STATISTICAL
VARIABLES
Response
Explicative Variables
GROUPING
REGRESSIONS BY GROUPS
If Not
Satisfactory
If Satisfactory
MODELS
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Groups/Formulae
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Deuxième analyse spatiale
RAW DATA
AND MODELS
D.E.M.
Hydroshed 90m
Climate
Landcover
Groups/Formulae
SELECTION OF SIGNIFICANT VARIABLES
G.I.S.
Computed Significant Variables
FREQUENCY ANALYSIS FOR PRECIPITATION
TRANSFORMATION OF VARIABLES
PEAK−FLOW ESTIMATION
Peak−Flow Estimates
HYDRAULIC MODEL
Stage Functions
ESTIMATION OF FLOODED AREAS
RESULT
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Map
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Validation
Figure 15 Total surface of flooded area along Brahmaputra River.
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Conclusion
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Merci pour votre attention
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