Outils d'anticipation et de prévision des submersions marines sur le bassin d'Arcachon : Une méthodologie basée sur une base de scénarios précalculée
Résumé
Depuis 2018, les Directions Départementales des Territoires et de la Mer (DDTM) sont chargées d'apporter un appui aux préfectures sur la gestion des crises submersion marine en tant que Référent Départemental Inondation (RDI). Cette communication présente l'approche développée sur le Bassin d'Arcachon pour la prévision des submersions marines basée sur une base de scénarios de submersion précalculée (BDD) par une approche de modélisation hydrodynamique. Initialement réalisée à la demande de la mission RDI, cette BDD constitue en premier lieu un atlas cartographique de Zones d'Inondation Potentielle (ZIP) pour un ensemble de conditions météo-marines réalistes permettant d'interpréter les prévisions météo-marines (vent, surcote et vagues) en zones submergées en fonctionnant par analogie. Capitalisant sur ce travail, des méthodes de types machine learning ont été développées dans le cadre du projet ANR ORACLES, afin de remplacer les modèles numériques par des métamodèles en vue de réaliser des prévisions en temps réel. Les tests préliminaires réalisés sur la tempête Xynthia montrent que les approches proposées permettent d'estimer correctement les niveaux marins et les cartes de submersion sur le Bassin d'Arcachon à partir des conditions de tempête à l'houlographe du Cap-Ferret. Si ces résultats doivent être consolidés sur d'autres tempêtes, ils offrent des perspectives encourageantes sur l'utilisation de métamodèles pour réaliser des prévisions opérationnelles de cartes de submersion dans un cadre de prévision d'ensemble
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