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ANFAS. Fusion de données pour l'analyse des inondations et l'aide à la décision. Fête de la science. Grenoble 19-21 Octobre 2001. ANFAS est réalisé dans le cadre du projet IDOPT. Le projet IDOPT est commun à :. L’Université Joseph Fourier.

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Presentation Transcript

  1. ANFAS Fusion de données pour l'analyse des inondations et l'aide à la décision Fête de la science Grenoble 19-21 Octobre 2001

  2. ANFAS est réalisé dans le cadre du projet IDOPT Le projet IDOPT est commun à : L’Université Joseph Fourier L’Intitut Nationale de la Recherche en Informatique et en Automatique Le Centre National de la recherche Scientifique L’Institut National Polytechnique Grenoble

  3. La problématique des inondations • Les dommages potentiels • La Lutte contre les inondations

  4. Inondations: Problématique ? • La plupart des pays de la zone tempérée et la quasi-totalité de ceux des zones tropicales etsubtropicales sont concernés • En France : un dixième de la populationconcernée • Part du territoire français susceptible d'être inondée: 5 à 7% • 75% des dégâts produits par l'ensemble des catastrophes naturelles

  5. Les trois types d’inondations Remontée des réseaux d’assainissement dans les points bas localisés Accumulation d’eau ruisselée Débordement d’une rivière

  6. Danger de pertes de vies humaines

  7.  Impact socio-économique des zones touchées

  8.  Impact socio-économique indirects

  9. Prévention des inondations: intérêts et objectifs de la modélisation numérique • Court terme: • Prévision en temps réel de l’évolution d’une inondation  Gestion de crise

  10. Prévention des inondations: intérêts et objectifs de la modélisation numérique • Long et moyen terme • Simulation d’écoulements de rivières selon des scénarios prédéfinis •  Stratégie d'aménagement et de gestion du territoire •  Mise au point et analyse de moyens de protections contre les inondations •  Simulation de situations virtuelles

  11. Ingrédients pour la modélisation • Mathématiques • Observations

  12. Sources d’informations disponibles pour la modélisation numérique Mesures géomètres Echelle de mesure Images satellites Images radar Equations mathématiques

  13. Jean Claude Saint-Venant Sources d’informations disponibles pour la modélisation numérique • Mathématiques: équations régissant le système physique

  14. Sources d’information potentielles • Observations partielles: • a distance: • Photos aériennes • Images Satellites • Images Radar …

  15. Type Utilisation • Extraction modèle numérique de terrain • Cartographie de zones inondées ERS 12.5 x 12.5 m • Occupation des sols • Structures linéaires majeures (digues, routes,…) • Anciens méandres SPOT 20 x 20 m • Cartographie détaillée des sols et de la végétation • Délimitation des zones urbaines • Structures naturelles et artificielles RADARSAT 6.25 x 6.25 m

  16. Sources d’information potentielles • Observations partielles: • In-situ: • Géomètres • Réseaux de mesure • Enquête municipalités …

  17. Ancienne station de jaugeage Hauteur de l’eau au cours du temps Station de jaugeage récente Hauteur et vitesse de l’eau au cours du temps

  18. Combinaison extraction et fusion des sources  ANFAS

  19. Le Projet Européen ANFAS • Le contexte • Les partenaires • Le système

  20. Objectif Développement d’un système d’aide à la décision contribuant à la prévision et à la protection contre les inondations Projet ANFAS • Projet de recherche de 3 ans (Janvier 2000 – Décembre 2002) • Co-financé par l’Union Européenne et le gouvernement chinois

  21. France Matra S&I ERCIM INRIA BRGM PLGN Grèce FORTH UK University of Reading CCLRC Chine Chinese Academy of Sciences IOA, IRSA, IAP Wuhan University Yangze River Water Resource Commission Slovaquie Institute of Informatics, Academy of Sciences Water Research Institute Partenariat

  22. Pilotage des opérations Intégration du système Vision numérique Modélisation et simulation Management Diffusion d’information Système d’Information Géographique Interdisciplinarité  Application et validation sur 3 sites pilotes

  23. Yangtsé (9000km²)

  24. Yangtsé (9000km²)

  25. Val d’Ouzouer –Loire moyenne(132 km²)

  26. Val d’Ouzouer –Loire moyenne(132 km²)

  27. Rivière Vah (75 km²)

  28. Simulation de crues,exécution de scénarios d’inondations Aide à la décision (long terme) pour la protection contre les inondations Système d’information intégré à architecture distribuée Système générique en terme de: Données Modèles Méthodologie étude d’impacts Système ANFAS

  29. ANFAS est créé dans le but d’aider Les acteurs de la gestion de basins Les acteurs de l’aménagement du territoire Autorités Politiques Services techniques Scientifiques R&D domaine ANFAS Utilisateurs potentiels

  30. Préparation de la simulation Jeux de données pour le site Visualisation des données Modification de certaines données Système ANFAS Préparation simulation Simulation Internet Stockage Données Exploitation des résultats Utilisateurs ANFAS Data / project management

  31. Système ANFAS Préparation modélisation Simulation Internet Stockage Données Exploitation des résultats Utilisateurs ANFAS Data / project management Simulation • Exécution distante du modèle • Suivi de l’exécution sur la plate-forme de calcul • Information de la fin de l’exécution

  32. Utilisation de la grappe de 225 PC du projet I-Cluster  A terme, utilisation des ordinateurs dispersés dans une entreprise ou reliés à Internet

  33. Système ANFAS Préparation modélisation Simulation Internet Stockage Données Exploitation des résultats Utilisateurs ANFAS Data / project management Exploitation des résultats • Rapatriement des résultats de calcul • Visualisation et exploitation standard à travers le système intégré • Visualisation plus complexe et étude d’impact avec outils dédiés (SIG)

  34. Contribution INRIA à ANFAS • Modélisation en Hydraulique fluviale • Problématique IDOPT • Assimilation de données

  35. Évaluation de l’apport d’un bassin versant INRIA hydrogramme de crue Propagation dans la rivière et la plaine inondable Chaîne de prédiction hydrologique

  36. Adaptation au site du Val d’Ouzouer • Couplage • Implémentation de méthodes d’assimilation de données Contribution INRIA à ANFAS Utilisation de codes de simulation existants • 1D-casiers CARIMA (Sogreah - Grenoble) • 2DH FESWMS (FHWA - USA)

  37. Système physique réel Hypothèses simplificatrices Modèles mathématiques en hydraulique fluviale Coefficients empiriques

  38. Calcul des résultats en chaque nœuds du maillage Modèles mathématiques en hydraulique fluviale Modèles informatiques Découpage du domaine en zone

  39. Typologie des modèles Le découpage en zone est conditionné par la puissance de la machine : Plus il y a de zones plus la machine doit être puissante C’est pourquoi, nous utilisons deux types de modèles : • Un modèle 1D, nécessitant un découpage grossier • mais un temps de calculs très rapide • Un modèle 2D, dont le découpage est assés précis • et le temps de calcul très long

  40. CARIMA : Le modèle 1D Casiers Le modèle 1D que nous utilisons a été developpé par la Sogreah - Grenoble

  41. Découpage filiaire-casiers

  42. Discrétisation modèle 1D-casier Hauteur d’eau dans chaque casier Débit à chaque liaison hydraulique débit et hauteur d’eau à chaque point de calcul

  43. SMS : Le modèle 2D Le modèle 2D que nous utilisons a été developpé par la FHWA - USA

  44. Coordonnées x, y, z U(t), V(t) et H(t) à chaque point de calcul Maillage éléments finis 2D

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