SYNTHÈSE 1 : IDENTIFICATION DES ELEMENTS EXPOSES AUX ALÉAS NATURELS
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Projet ANR RICOCHET
Évaluation multirisques de territoires côtiers
en contexte de changement global (2017 - 2021)
SYNTHÈSE 1 :
IDENTIFICATION DES ELEMENTS
EXPOSES AUX ALÉAS NATURELS
Un besoin d’outils de cartographie adaptés aux
territoires littoraux
?
? “ Comment identifier la vulnérabilité des
éléments exposés à différents aléas naturels
(inondations, érosions, submersion, mouve-
ment de terrain et leurs concomitances) ? “
?
“ Doit-on se limiter à une
“ Quels outils cartographiques
seule échelle spatiale pour la
précis et utiles à la planifica-
gestion des risques ? “
? tion territoriale ? “
Ces réflexions ont été énoncées par différents acteurs des territoires littoraux nor-
mands dans le cadre des comités locaux (juin 2017) du projet RICOCHET. Elles
évoquent l’inquiétude des élus et gestionnaires des communes face aux aléas cli-
matiques côtiers et continentaux. Le travail de recherche effectué au sein du projet
propose une nouvelle méthode d’identification et de caractérisation des Eléments
Exposés (EE) aux aléas naturels, afin de proposer un outil cartographique adapté
aux spécificités des territoires littoraux.
RICOCHET : un projet pluridisciplinaire
adoptant une approche multirisque sur
trois territoires normands
Contexte et objectifs du projet
Le projet RICOCHET est financé par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) et coor-
donné par le laboratoire LETG - Caen GEOPHEN. L’originalité de ce projet est d’aborder les
problèmes liés à l’aménagement des territoires côtiers à risques, soumis à des aléas naturels
multiples et potentiellement concomitants (Figure 1).
Dans un contexte d’accélération de l’érosion, de glissements de terrain, de recul du trait de côte,
de submersions, d’inondations fluviales ou maritimes, la relocalisation des personnes et des
biens devient de plus en plus nécessaire.
3 2
Baie de Objectifs du projet RICOCHET :
Ca
Somme
ye
ux
-su
r-M
er
Manche orientale
1) Comprendre la dynamique actuelle
Le
Au
Tr
Cr
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2
du continuum Terre/Mer.
l-s
o
rt
ur
Cap falaise
Effondrement d'Ailly(Criel-sur-Mer)
1La
-M
er
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3
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Glissement de terrain (Dieppe)
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L'Y
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4
vil
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os
s
2) Déterminer les impacts multisec-
es
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toriels des changements globaux, de
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1
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l’augmentation des tempêtes et de
cie
Manche centrale SEINE-MARITIME
l’élévation du niveau de la mer sur les
Le
Glissement de terrain (Villerville)
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Cap de la Hève
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territoires côtiers.
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Rouen
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Baie de Seine La Seine
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Submersion, Mer-les-Bains (Caspar, 1990)
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Pays d’Auge
te
Bessin
3) Accompagner l’appropriation de la
La R
e
isle
Vir
La Touques
Ranville
La
6 La
thématique des changements côtiers
Caen Div EURE
es
MANCHE Inondation à Trouville (Ouest-France, 2003)
CALVADOS Modèle numérique de terrain Rouen Ville
± par les élus locaux afin de mettre en
e
0 12,5 25
L'Orn
La Seine Chenaux km
place des stratégies durables d’adap-
principaux
La
Sie
Departement Système de projection
nn
Sources RGF93-
R Lambert93
Zone d’étude
e
- BD Carthage®, 2011 modifié de Letortu, 2013
Glissement de terrain ‘Les Vaches noires’ (Leduc, 2006)
tation.
- GEOFLA® IGN, 2011
Figure 1 : Localisation des 3 sites d’étude du projet RICOCHET et exemples
d’aléas. Ces sites s’étendent de Houlgate à Honfleur (site n°1), de Quiberville à
Puys (site n°2), et de Criel-sur-Mer à Ault (site n°3)
Tâches principales
Tâche 1 : Coordination et gestion du projet.
Tâche 2 : Formuler et partager les préoccupations des décideurs, des gestionnaires et des scientifiques.
Tâche 3 : Identifier et analyser les enjeux exposés.
Tâche 4 : Identifier l’historique des évènements générateurs de dommages et les facteurs déclenchant.
Tâche 5 : Cartographie des aléas (érosion, submersion et inondation).
Tâche 6 : Analyse multi-aléas / multi-risques et impact des scénarios de changement climatique et
occupation du sol.
Tâche 7 : Vers des territoires résilients grâce à des outils de gestion co-construits et adaptés.
Coordinateur du projet : LETG-Caen (Littoral, environnement, télédétection, géomatique).
Partenaires du projet : BRGM-Orléans (Bureau de recherches géologiques et minières), LETG-Brest, LGO-Brest
(Laboratoire géosciences océan), M2C-Rouen (Morphodynamique continentale et côtière), ANBDD (Agence nor-
mande de la biodiversité et du développement durable), Entreprise Azur Drones.
Partenaires associés : SGAR-Normandie (Secrétariat général pour les affaires régionales), DREAL-Normandie,
DDTM 14, DDTM 76, GIP-ROL, CEREMA, Conservatoire du littoral, Sous-préfectures Dieppe & Lisieux, Commu-
nauté de communes Coeur Côte Fleurie, Communauté d’agglomération de la Région Dieppoise.
2
Une cartographie des Éléments
1 Exposés
Que sont les “Éléments Exposés“ ?
Ils correspondent à des entités potentiellement exposées aux aléas naturels (inonda-
tions, submersions,...) et à leurs concomitances. Il peut s’agir de zones bâties (bâti-
ments,...), de réseaux (transport, énergie...), ou encore de zones arables (agricoles,
naturelles,...) (Figures 2 et 3).
Dans le cadre d’une analyse de risques, ils doivent être identifiés et cartographiés afin de
pouvoir connaître leur degré d’exposition aux aléas naturels, qu’ils s’agissent de submer-
sions, de glissements de terrain ou encore d’inondations. Ces données sont ensuite utili-
sées pour le calcul et l’évaluation des conséquences potentielles des aléas naturels sur les
éléments exposés (EE), lors de la préparation des Plans de Prévention des Risques (PPR).
Occupation et usage des sols
Vi
(données IGN, 2017 et PLUi, 2015)
lle
rv
ille
Tr
o
Zones urbaines denses
uv
ille
-s
Zones urbaines diffuses
ur
-M
er
Zones à urbaniser
De
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vil
rv
Zones d’activités économiques
le
ille
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ur
Secteurs touristiques et de loisirs
-M
Vi
er
lle
rs
Zones agricoles
-s
ur
-M
Zones naturelles et/ou d’intérêt
er
écologique
Autre (MNT - RGE Alti (IGN), 2012)
Isolignes (5 m)
Figure 2 : Occupation et usage des sols sur le site d’étude n°1 (Auberville - Pennedepie) (Graff, 2020)
Méthode présentant une triple originalité
- Multi-échelle : Traditionnellement, la description et la caractérisation des EE ne sont réa-
lisées qu’à une seule échelle spatiale. Les critères les définissant ne changent pas, quelle
que soit l’échelle d’étude. L’identification et la résolution des EE sont ici adaptées aux trois
échelles spatiales différentes répondant chacune à un ou plusieurs objectifs.
- Utilisation de données ”open-source” : Les données géographiques utilisées pour car-
tographier et décrire les EE souffrent parfois de problèmes de compatibilité. Les informa-
tions les caractérisant sont donc ici améliorées par l’utilisation de multiples données géo-
graphiques multi-sources en libre accès, modifiables et adaptables aux différentes échelles
spatiales.
3
- Méthode transposable : Afin de s’assurer de la fiabilité de cette méthode, son degré de
précision cartographique est calculé par échantillonnage à la fin de chaque application sur
un site d’étude. Cette méthode présente un degré de précision suffisamment élevé pour être
applicable sur les différents territoires d’études du projet RICOCHET. Elle est donc transpo-
sable et peut être réutilisée pour plusieurs contextes d’étude.
Figure 3 : Réseaux d’énergie et de transport sur le site d’étude n°2 (Guiberville - Dieppe) (Graff, 2020)
Cette méthode a été expérimentée sur les 3 territoires d’étude du projet RICOCHET,
dans le cadre de la tâche 3 ‘‘Identifier et analyser les enjeux exposés’’, et de la
thèse de doctorat de Kevin Graff (Graff, 2020), réalisée à l’Université de Caen Nor-
mandie. L’article publié dans la revue Applied Geography (Graff et al., 2019) illustre
la méthode d’identification des Eléments Exposés.
(A) Conséquences des crues turbides survenues le 1er juin (B) Exemple d’une submersion marine dans la rue du port à
2003 à l’exutoire du bassin de Callenville et ayant rejoint le Dieppe (tempête Eleanor en janvier 2018) (Graff, 2020)
port de Trouville-Deauville (Graff, 2020)
4
Les bénéfices d’une cartographie à
2 plusieurs échelles spatiales
Plus d’informations sur les Éléments Exposés
Les critères utilisés, ainsi que la résolution spatiale des EE, ont été déterminés à partir d’une
synthèse bibliographique et de méthodes orientées ”indice” (système de classement) appli-
quées dans différents contextes d’analyses des risques. Pour cette méthode, la résolution
spatiale et la caractérisation des EE ont été réalisées pour trois échelles spatiales diffé-
rentes.
1) Échelle moyenne (1: 100 000 à 1: 25 000) :
A Analyse des surfaces Echelle d’analyse moyenne (1: 100.000 - 1: 25.000)
4 Éléments exposés Critères Analyse
1
1 Zones bâties
2
2 Réseaux
4 Analyse
Type globale
3 Zones urbaines
Zones agricoles
4
et naturelles
3
Figure
B 4Analyse desexposés
: Éléments infrastructures Echelle
et critères d’analyse considérés à l’échelle d’analyse
moyenne large
(Graff (1: 25.000
et al., 2019) - 1: 10.000)
Mode de représentation
Analyse avec degré
des surfaces de généralisation moyen afin d’obtenir une information
Echelle d’analyse globale de-la1:fonction
A éléments
des
1
exposés. Éléments exposés Critères moyenne (1: 100.000
Analyse 25.000)
2
4 Éléments exposés Critères Analyse
1 Type Fonction
3
Analyse dite ”globale”, sur la base d’une
2
Zones
analyse des
Bâtiments
bâties
11
surfaces,
Population Nombre
une information générale
de la fonction du territoire est distinguée en zones bâties, en réseaux, en zones urbaines, en
Réseaux 2
estimée d’étage
zones agricoles et en zones naturelles. Seul le critère d’analyse
4 Type ”type” est Analyseretenu pour
Réseaux de Type Analyse des
chacun des éléments exposés (FigureZones 4). 2
transport
urbaines
3
Trafic
Nombre
globale
infrastructures
de voies
2) Échelle large (1: 25 000 à 1: 10 Zones
000) :
agricoles 3 Réseaux d’énergie Type
4
et naturelles
3
C Analyse intrinsèque Echelle d’analyse locale (1: 10.000 - 1: 2000)
Analyse des infrastructures Éléments exposés Critères
Echelle Analyse
d’analyse large (1: 25.000 - 1: 10.000)
B 1
1
Éléments exposés Critères Analyse
2 Matériaux Nombre
de construction d’étage
Type Fonction
3
1 Bâtiments
Type Date de
Nombre Analyse
1 Bâtiment Population
construction
d’étage structurelle
estimée
Etat du
Réseaux de bâtiType
2
Analyse des
transport Nombre infrastructures
Trafic
de voies
3 Réseaux d’énergie Type
C
Figure Analyse exposés
5 : Éléments intrinsèque Echelle
et critères d’analyse considérés à l’échelle larged’analyse
(Graff etlocale (1: 10.000 - 1: 2000)
al., 2019)
Mode de représentation
1 des éléments exposés focalisés
Éléments sur les infrastructures
exposés Critères d’un territoire avec un degré de
Analyse
précision fort afin d’obtenir une information précise sur la structure, la fonction et les éléments physiques (corpo-
rels) des éléments exposés.
Matériaux Nombre
de construction d’étage
1 Bâtiment 5 Type Date de
construction
Analyse
structurelle
4
et naturelles
3
”infrastructurelle”,
AnalyseBditeAnalyse des infrastructures une information plusEchelleprécise surlarge
d’analyse les(1:infrastructures
25.000 - 1: 10.000) (bâti-
ments, réseaux de transport et réseaux
1 d’énergie)
Éléments exposés est retenue
Critères en identifiant
Analyse les aspects
physiques (corporels), structurels et fonctionnels. Selon les éléments exposés considérés,
2
Type Fonction
un à quatre critères d’analyse sont retenus.
3
Bâtiments Par exemple, pour les bâtiments, les quatre
1
critères sont ”le type, la fonction, la population estimée et le Nombre
Population
estimée
nombre d’étages”, alors que
d’étage
pour les réseaux d’énergie, seul le critère ”type” est retenu.
Type
2
Réseaux de Analyse des
transport Nombre infrastructures
3) Échelle locale (1: 10 000 à 1: 2 000) : Trafic
de voies
3 Réseaux d’énergie Type
C Analyse intrinsèque Echelle d’analyse locale (1: 10.000 - 1: 2000)
1 Éléments exposés Critères Analyse
Matériaux Nombre
de construction d’étage
Type Date de Analyse
1 Bâtiment structurelle
construction
Etat du
bâti
Figure 6 : Éléments exposés et critères d’analyse considérés à l’échelle locale (Graff et al., 2019)
Mode de représentation des éléments exposés focalisés sur la structure des bâtiments afin d’obtenir une infor-
mation très précise des éléments structurants des bâtiments.
Analyse dite ”intrinsèque”, porte sur les seuls bâtiments mais avec des informations très
précises sur ces éléments structurants. Cinq critères d’analyses sont retenus par élément
exposé (bâtiment) : matériaux de construction, nombre d’étages, type, date de construction
et état du bâti (Figure 6).
Utilisation de bases de données ”open source” disponibles
Pour pouvoir spatialiser et caractériser les éléments exposés (EE) par des critères d’ana-
lyses, des Bases de Données Géographiques (ou GDBs) sont nécessaires. L’acquisition
des données relatives aux EE est la première étape d’une analyse de risque.
Pour une méthode multirisque comprenant de nombreux critères, il est nécessaire d’utiliser
des données déjà existantes, provenant de multiples GDBs.
Afin de s’assurer de la transposabilité de la méthode, il convient :
- d’identifier les bases de données géographiques en ”open source” ;
- d’en faire un contrôle de qualité ;
- de proposer un travail méthodologique simple de compatibilité et d’assimilation
des diverses bases de données.
En effet, en utilisant plusieurs types de GDBs, les données peuvent être incompatibles entre
elles, ou peuvent se contredire selon l’échelle spatiale et temporelle. Elles ne sont donc pas
directement assimilables aux trois échelles d’étude.
Au sein de cette nouvelle méthode, deux modèles d’intégration des données ont été
développés afin d’homogénéiser ces données géographiques, les rendant analysables sur
les échelles moyenne (Figure 7) et large.
6
Figure 7 : Modèle d’intégration et d’harmonisation ”MSA” réalisé par visual scripting sous modèle builder dans un environne-
ment SIG (Système d’Information Géographique) (Graff et al., 2019)
Bases de Données Géographiques employées
1) Bases de données produites par des organismes spécialisés (publiques, se-
mi-publiques ou privés) :
- Nationales : IGN (Institut national de l’information géographique et forestière), INSEE
(Institut national de la statistique et du développement économique), CdL (Conservatoire
du littoral), RPG (Référentiel parcellaire graphique), INPN (Inventaire national du patrimoine
naturel), Notaire/INSEE ;
- Régionales : MOS Normandy, CETE (Centre d’études technique de l’équipement,
actuellement le CEREMA) ;
- Locales : Plan Local d’Urbanisme communal et intercommunal (PLU/PLUi) : Accessible sur
la plateforme GPU (GéoPortail de l’urbanisme) (https://www.geoportail-urbanisme.gouv.fr/).
2) Bases de données VGI (Volunteered Geographic Information). Bases de données
participatives basées sur le volontariat et le libre échange d’informations :
- Open Street Map (OSM)
7
Une bonne caractérisation des
3 Éléments Exposés et une méthode
transposable
Les Éléments Exposés mieux caractérisés
L’application de la méthode aux trois échelles spatiales a permis une meilleure organisa-
tion cartographique des EE, en catégorisant chacun d’entre eux selon l’échelle d’étude.
Ainsi, à l’échelle moyenne, on observe une répartition spatiale de plusieurs type de réseaux,
de zones bâties, urbaines ou agricoles, pour 41 665 EE identifiés sur le site n°1 du projet
RICOCHET (situé entre Houlgate et Honfleur, couvrant 484 km2 de territoire) (Figure 8).
1. Zone bâtie 2. Réseau
3. Zone urbaine 4. Zone agricole et naturelle
"
'
"
'
"
'
@
N@
Km
0 0.25 0.5 @ @ @1
Project coordinate system: RGF 93 / Lambert 93, D.E.M. (RGE Alti, IGN)
1. Zone bâtie (type) 2. Réseau (type) 3. Zone urbaine (type) 4. Zone agricole et naturelle (type)
Industrie, Lignes elec. Depart- Centre urbain Transport Terre arable
commerce, mentale Collective Camping Plage
ferme, Pylône
Route Pavillonnaire Zone d’activité Prairie
public voie ferrée
Chemin " Soins et secours
' Tourisme et loisir @ Culture
@ permanente
Autre Autoroute
Parking Utilité publique Zone à urbaniser Site écologique
Monument Nationale
Service urbain Bois et forêt
Residence
Surface en eau
Figure 8 : Représentation spatiale des éléments exposés issus de l’harmonisation des bases
de données par le modèle MSA à l’échelle moyenne (Graff et al., 2019)
Une fois la répartition géographique des EE réalisée à l’échelle moyenne, les analyses aux
échelles large et locale en ont permis une description plus précise.
Une nouvelle catégorisation des EE (réseaux et bâtiments) a été réalisée en fonction de
leurs caractéristiques physiques, corporelles et structurelles (l’échelle locale incluant l’état
du bâtiment et son ancienneté dans l’analyse), afin de pouvoir identifier quels éléments
seraient les plus vulnérables et fragiles en cas d’aléas.
8
Building
FID 1794
Height 7.4
Floors 2
Surface_m2 98
Pop. estimated 4
Function Residential
Nature House
¯
0 25 50 100 m
1. Bâtiment Critères utilisés 2. Réseau de transport et d’énergie Critères utilisés Project coordinate system:
RGF 93 / Lambert 93
Population estimée Route (simple) Rail Type
Bâtiment Nombre d’étages Route (double direction) Pylône Trafic
Fonction Ligne éléctrique Nombre de voies
Type
Parking
Figure 9 : Représentation 3D des résultats du modèle LSA à l’échelle large (zone
d’activité située au sud de Deauville du site n°1) (Graff et al., 2019)
A titre d’exemple, pour l’analyse à l’échelle large, plus de 31 000 bâtiments ont été iden-
tifiés au site n°1. L’intégration de multiples bases de données a permis d’apporter de nou-
veaux degrés d’informations, telles que la typologie des bâtiments (résidences individuelles,
mixtes, ...), le nombre d’étages ou encore la population estimée (Figure 9).
Figure 10 : Cartographie 3D des résultats du modèle à l’échelle locale, au site n°1 (Graff et
al., 2019)
Concernant l’analyse des bâtiments à l’échelle locale, les éléments structurels identifiés
grâce à la prise en compte de critères plus précis utilisés (type, nombre d’étages, âge, état,
matériaux de construction) ont permis de révéler, par exemple les bâtiments qui seraient
concernés en situation d’inondation (Figure 10).
9Des modèles fiables et transposables
Les modèles d’intégration des Bases de Données Géographiques ont apporté une plus
grande précision et fiabilité des informations relatives aux éléments exposés. Leur validité
a été vérifiée par échantillonnage statistique, les modèles présentant une marge d’erreur
inférieure à 10% et 13% pour les échelles moyenne et large.
Ces modèles et cette méthode sont donc suffisamment précis pour être transposables sur
d’autres territoires littoraux (Figure 11).
Figure 11 : Représentation cartographique (2D et 3D) des résultats issus des modèles
aux échelles large et locale au site d’étude n°2 (Graff et al., 2019)
Ainsi, cette analyse effectuée aux trois échelles spatiales permet une meilleure
catégorisation des éléments exposés identifiés, mais également de meilleures
informations sur leurs conséquences potentielles s’ils venaient à être situés en
zone exposée aux aléas naturels, présentant des effets de concomitance ou non.
Synthèse réalisée par Hugo CHAPPOUX dans le cadre d’un stage de master 2 au sein de l’ANBDD, encadré par Marion Brosseau, Stéphane Costa et Olivier
Maquaire (stage financé par le projet RICOCHET)
Références :
Graff K., Thiery Y., Lissak C., Maquaire O., Costa S., Medjkane M., Laignel B., 2019. Characterization of elements at risk in the multirisk coastal context and at
different spatial scales: Multi-database integration (normandy, France). Applied Geography, 111, 102076, https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2019.102076
Graff K., 2020. Contribution à la cartographie multirisques de territoires côtiers : approche quantitative des conséquences potentielles et des concomitances
hydrologiques (Normandie, France). Thèse de doctorat de l’Université de Caen-Normandie, 427 p.
Credit photo (page de couverture): Bastien Harel - Source: quiquengrogne-dieppe.com/2013/12/le-recul-de-la-falaise.html
Pour plus d’informations sur le projet RICOCHET, rendez-vous sur :
http://anr-ricochet.unicaen.fr
Pour en savoir plus, contactez au LETG-Caen :
olivier.maquaire@unicaen.fr ; stephane.costa@unicaen.frVous pouvez aussi lire
