Duy Anh Alexandre, Chiranjib Chaudhuri et Jasmin Gill-Fortin
Equipe recherche et développement, Geosapiens Inc., Quebec City, Canada
Contexte
L’estimation des débits extrêmes correspondant à de très faibles probabilités d'occurrence est une composante essentielle dans la gestion des risques d'inondation. Les valeurs qui en découlent sont utilisées dans les modèles hydrauliques pour simuler l’écoulement des eaux et calculer les niveaux d'inondation correspondants. Les débits atteignent souvent des niveaux élevés simultanément à des endroits voisins, en raison de la connectivité des rivières et des précipitations à grande échelle. En même temps, une inondation n'affecte pas tous les bassins versants avec la même ampleur : les périodes de retour des débits observés au cours d'un même événement sont différentes d’un bassin à l’autre. Il est donc très important de tenir compte de la dépendance spatiale des débits pour éviter de surestimer les pertes associées lors de l'évaluation du risque d'inondation fluviale. L'adoption d'une approche basée sur des événements, où la dépendance spatiale est explicitement modélisée, permet de calculer les pertes financières de manière plus fiable.
Données et méthodologie
Geosapiens a mis au point un modèle statistique qui modélise la structure spatiale des événements d'inondation observés, basé sur la théorie des statistiques multivariées. Les analyses se sont basées sur les données de débit journalier mesurées provenant de plusieurs sources : GRDC, USGS Survey, Environnement Canada et Atlas hydroclimatique du Québec.
Ce modèle est muni d’une composante d'apprentissage machine qui exploite les informations provenant de 130 attributs spécifiques aux bassins versants (ex. topographie, couverture du sol, types de sol, climatologie) pour prédire la corrélation spatiale entre les débits extrêmes dans les bassins versants non jaugés. Ainsi, des événements d'inondation spatialement cohérents avec une couverture spatiale complète peuvent être simulés. Le modèle développé a une étendue spatiale couvrant toute l'Amérique du Nord. Le continent a été divisée en 14 régions hydrologiques et subdivisée en réseaux et bassins versants d'une superficie moyenne d'environ 10 km2. La figure 1 illustre la délimitation des sous-régions et l’emplacement des stations hydrométriques disponibles.
Figure 1: Les 14 régions hydrologiques et la localisation des stations hydrométriques
Résultats clés
Le modèle est minutieusement testé et toutes ses composantes sont validés en comparant les événements d'inondation observés et simulés. La dépendance spatiale entre des bassins versants proches est bien modélisée, car le modèle est capable de simuler des clusters de débits extrêmes dont l'ampleur et l'étendue spatiale sont similaires à celles des événements observés. La figure 2 illustre les différents motifs spatiaux que le modèle est en mesure de reproduire. La prédiction de la dépendance des débits dans les bassins non jaugés donne des résultats remarquables avec la validation croisée du modèle d'apprentissage machine donnant un score R2 de 0,97.
Figure 2: Quatre événements simulés sont représentés ici. Les bassins versants avec des débits extrêmes sont représentés en rouge – Colombie Britannique
Avantages
Le catalogue d'événements d'inondation fluviale de Geosapiens offre des avantages significatifs aux compagnies d'assurance et de réassurance en fournissant un outil complet pour l'évaluation et la gestion des risques d'inondation. En incorporant des corrélations spatiales dans les événements de débit extrême, le catalogue permet une représentation plus précise de la variabilité géographique des inondations, aidant à l'estimation des impacts potentiels à travers les régions. Le catalogue d'événements, qui s'étend sur des milliers d'années, permet une estimation robuste de la perte maximale probable (PML), cruciale pour la détermination des primes et des réserves. En outre, l'approche basée sur les événements et les capacités de simulation améliorent la fiabilité de l'estimation des pertes, facilitant les stratégies de gestion des risques et la planification financière, y compris le calcul des couches d'assurance et de réassurance, des points d'attachement, des limites et de l'excédent de pertes.
Pour en savoir plus, veuillez consulter le document suivant : egusphere-2024-442.pdf (copernicus.org)