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1 - CONCEPTS ET CONTEXTE RÉGLEMENTAIRE

2 - MODÈLES : CONCEPTS ET MISE EN ŒUVRE

3 - INCERTITUDES DANS LA MODÉLISATION

4 - ÉVOLUTION DES SYSTÈMES DE MODÉLISATION

5 - CONCLUSION

6 - GLOSSAIRE

Article de référence | Réf : P4237 v1

Incertitudes dans la modélisation
Modélisation appliquée aux études environnementales

Auteur(s) : Philippe GOURBESVILLE

Relu et validé le 02 sept. 2020

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RÉSUMÉ

Le principe de l’évaluation environnementale s’est imposé comme un nouvel outil d'aide à la décision qui peut être défini comme un processus d'évaluation d'un projet de plan, de programme ou de politique publique, visant à optimiser les impacts induits grâce à une approche stratégique. La démarche repose sur un processus systématique, formel et exhaustif servant à évaluer les effets environnementaux et s’inscrit dans un cadre réglementaire qui est fréquemment soutenu par la mise en œuvre d’outils de modélisation. L’article présente les différents concepts à mettre en œuvre ainsi que les outils de simulation disponible qui sont intégrés dans un système d’information global.

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ABSTRACT

Numerical modelling for environmental studies

The principle of environmental assessment has emerged as a new tool for decision support. It can be defined as a process of environmental assessment of a project plan, programme or policy, aimed at optimising impacts through a strategic approach. The approach is based on a systematic, formal and comprehensive process for evaluating the environmental effects of policies, plans and programmes, and their alternatives. This approach is part of a regulatory framework and is frequently supported by modelling tools that integrate gradually into a global information system. This article presents the various key concepts to be implemented together with the available simulation tools.

Auteur(s)

  • Philippe GOURBESVILLE : Directeur Polytech Nice Sophia - Professeur à l’Université Nice Sophia Antipolis, France

INTRODUCTION

Avec l’urbanisation croissante des sociétés modernes, la nécessité d’optimiser l’usage de l’espace et des ressources s’est très vite associée à une demande sociale afin de mieux prendre en compte les conséquences des nouveaux aménagements sur l’environnement. La complexité croissante des projets avec la multiplicité des thématiques représente aujourd’hui un challenge majeur pour les ingénieurs et les scientifiques. De manière logique, les méthodes capables d’appréhender toute la complexité d’un projet s’appuient de plus en plus sur les concepts et les outils de la modélisation mathématique. En parallèle, les procédures d’évaluation se sont structurées afin d’apporter une aide efficace aux ingénieurs et aux décideurs tout en permettant une communication vers les usagers et le public.

Depuis les années 1990, le principe de l’évaluation environnementale s’est développé comme un nouvel outil d’aide à la décision en particulier en Amérique du Nord et dans différents pays européens. Utilisée notamment dans le cadre de l’aménagement du territoire, ce processus d’évaluation permet ainsi de déceler, très tôt, les effets globaux d’un projet et des conflits potentiels qu’il peut induire. Le processus donne lieu à des rendus dont les conclusions sont utilisées pour la décision des autorités publiques concernées.

Cette approche est reconnue comme un moyen efficace, souple et évolutif d’intégrer les préoccupations environnementales et le développement durable au plus haut niveau des organes de décision et de les informer des conséquences probables des actions proposées. Les principaux avantages de l’évaluation environnementale stratégique sont :

  • examiner la justification, la nécessité, la faisabilité et les alternatives d’une politique publique, d’un plan ou d’un programme et vérifier leur compatibilité environnementale pour orienter le choix vers des variantes plus favorables à l’environnement ;

  • prendre en compte les problèmes environnementaux à la source au lieu de se limiter à traiter leurs symptômes et leurs impacts, comme dans le cas des études d’impact sur l’environnement qui sont consacrées à des espaces plus réduits ;

  • créer un contexte adéquat pour l’étude d’impact sur l’environnement, en récoltant un bon nombre de données environnementales à un niveau supérieur de planification ;

  • mettre en évidence les éventuels effets cumulatifs au niveau régional.

La modélisation numérique connaît un essor rapide avec l’accroissement des moyens de calcul, l’amélioration des méthodes numériques et l’acquisition des mesures in situ avec de nouvelles générations de capteurs. La maturité des modèles thématiques et leur association dans un système complexe permettent aujourd’hui d’aborder l’environnement naturel dans une approche holistique, plus à même de fournir les informations attendues pour la prise de décision.

Cet article fait suite à celui publié en 1997 par Jean A. Cunge [C 180] et consacré aux modèles mathématiques en hydraulique et en hydrologie. Il s’articule également avec les articles de Gérard Nicollet et de Gérard Labadie [C 184] sur les modèles hydrauliques fluviaux, de Jacques Viguier [C 182] sur les modèles en hydraulique maritime et de Jean-Robert Courivaud [R 2 330] sur les mesures in situ en hydraulique à surface libre. Cet article est destiné à présenter les principes de la modélisation mathématique dans le cadre de l’évaluation environnementale. Des informations nouvelles ont été introduites en ce qui concerne les aspects législatifs et réglementaires ainsi que la problématique posée par les incertitudes et leur prise en compte dans le processus de décision.

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KEYWORDS

simulation   |   environment   |   numerical model   |   incertainties

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-p4237


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3. Incertitudes dans la modélisation

Dans la mise en œuvre de la simulation numérique, de nombreuses incertitudes et imprécisions apparaissent tout au long de la chaîne de modélisation (figure 12) :

  • les incertitudes propres à toute modélisation. Les modèles ne sont que des outils traduisant plus ou moins fidèlement les phénomènes étudiés, des incertitudes épistémiques peuvent donc apparaître ;

  • les incertitudes sur les paramètres physiques, conditions aux limites, la variabilité naturelle de certains phénomènes. Ces incertitudes stochastiques sont liées principalement aux données d’entrées qui sont fréquemment des mesures potentiellement entachées d’erreurs (incertitudes stochastiques) ;

  • les imprécisions liées à la résolution numérique des modèles : convergence, discrétisation, maillage... Ces incertitudes sont inhérentes aux méthodes de résolution et peuvent induire un biais important dans les résultats.

De manière générale, sept catégories de méthodes d’évaluation peuvent être identifiées pour l’évaluation des erreurs et des incertitudes dans des modèles quantitatifs  ...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - CUNGE (J.A.) -   Modèles mathématiques en hydraulique et en hydrologie.  -  [C 180] (1995).

  • (2) - GOURBESVILLE (P.) -   ICT for water efficiency.  -  INTECH Open Access Publisher (2011).

  • (3) - GOURBESVILLE (P.) -   Hydroinformatics and its role in flood management.  -  Hydrometeorological Hazards, Interfacing Science and Policy, p. 137-169 (2014).

  • (4) - European Parliament and the Council of the European Union -   regulation (EC) n° 1907/2006 of the European Parliament and of the Council of 18 december 2006 concerning the registration, evaluation, authorisation and restriction of chemicals (REACH), establishing a european chemicals agency, amending directive 1999/45/EC and repealing council regulation (EEC) n° 793/93 and commission regulation (EC) n° 1488/94 as well as council directive 76/769/EEC and commission directives 91/155/EEC, 93/67/EEC, 93/105/EC and 2000/21/EC.  -  Official Journal of the European Union, 396 (2006).

  • (5) - Aarhus Convention -   *  -  International Legal Materials, 38(3), p. 517-533 (1999).

  • ...

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1/ Quiz d'entraînement

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2/ Test de validation

Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.

Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.


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