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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

Modèles : concepts et mise en œuvre
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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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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DOI (Digital Object Identifier)

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


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2. Modèles : concepts et mise en œuvre

Le recours à la modélisation apparaît aujourd’hui comme un élément central dans la démarche de l’analyse environnementale. La modélisation permet d’identifier les composantes d’un milieu, d’en représenter la structure et d’en définir les relations fonctionnelles, grâce à des outils de modélisation ou modèles qualitatifs ou quantitatifs. Les modèles donnent notamment l’occasion de simuler les changements de l’environnement avec ou sans projet, ainsi que d’évaluer les mesures visant à supprimer, réduire ou compenser les effets dommageables. Cinq types de modèles sont utilisables dans le champ de l’analyse environnementale et de l’étude d’impact :

  • les modèles littéraires qui décrivent et délimitent un problème au moyen d’un texte. Leur interprétation peut varier selon les lecteurs et n’autorise pas un haut degré de détermination ;

  • les modèles conceptuels qui favorisent la structuration de la pensée et la reconnaissance du problème ;

  • les modèles statistiques au moyen desquels des liens entre les éléments d’un système sont déterminés. Ces modèles peuvent être descriptifs (analyses factorielles) ou prédictifs (modèles de régression) ;

  • les modèles mathématiques déterministes qui décrivent les différents comportements d’un système ;

  • les modèles réduits physiques qui permettent de reproduire un phénomène à une échelle donnée.

Le contexte réglementaire et les bonnes pratiques contribuent à fixer les modèles littéraires et conceptuels qui sont mis en œuvre dans l’analyse environnementale. En revanche, le recours aux modèles mathématiques (statistiques et déterministes) et aux modèles réduits représente un enjeu majeur dans la démarche. Une étape importante dans l’analyse correspond en effet à l’identification des modèles qui peuvent apporter des réponses pertinentes compte tenu de la nature et de l’ampleur du projet d’aménagement à examiner. Cette étape n’est pas toujours correctement réalisée en raison d’un manque de connaissances sur la nature des résultats et les performances que peuvent produire les outils de modélisation. Le choix du modèle à mettre en œuvre doit être guidé...

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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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