Contribution des systèmes d'information géographique à l'analyse quantitative de l'aléa (glissement de terrain): exemple d'application au secteur de Ville de La Baie, Québec.
Notice bibliographique
Résumé
La transcription des symboles et des caractères spéciaux utilisés dans la version originale de \nce résumé n’a pas été possible en raison de limitations techniques. La version correcte de ce \nrésumé peut être lue en PDF. Au Québec, les coûts directs associés aux glissements de terrain sont estimés à plus de dix \nmillions de dollars annuellement. Une des approches possibles pour gérer le risque \nassocié à ce phénomène naturel consiste à cartographier l'aléa à l'intérieur des zones \npotentiellement instables. À l'échelle régionale, les méthodes d'évaluation de l'aléa \n« glissement de terrain» sont généralement qualitatives. Par contre, le développement des \nsystèmes d'information géographique (SIG) facilite maintenant les analyses \nmorphométriques complexes de la surface topographique du terrain naturel, et donc \nl'évaluation de l'aléa. \nL'objectif de ce mémoire est d'élaborer une méthode d'évaluation quantitative de l'aléa \nen s'appuyant sur les fonctionnalités des systèmes d'information géographique. La \nméthodologie est développée pour les glissements superficiels d'un secteur de Ville de La \nBaie, situé dans la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean au Québec. Cette méthodologie \nconsidère les sols seulement, excluant ainsi les pentes rocheuses. \nL'analyse morphométrique du terrain à partir d'un modèle numérique d'altitude permet \nd'extraire la pente et la hauteur des talus, qui sont des caractéristiques essentielles à \nl'évaluation de l'aléa. Contrairement à ce qui est fait classiquement dans la littérature, \nc'est la pente globale qui est extraite et non la pente locale au voisinage d'un pixeL \nTout d'abord, l'aléa est évalué par le modèle de la pente infinie qui est très fréquemment \nutilisé, de par sa simplicité, dans les études basées sur les SIG. Dans ce modèle, le facteur \nde sécurité est calculé pour chaque pixel en intégrant les valeurs de pente déterminées par \nanalyse morphométrique. Les résultats montrent qu'une proportion importante de pixels, \nentre 11 et 13%, possède des facteur de sécurité inférieurs à un, indiquant que ce modèle \nest peu adapté à l'évaluation régionale de l'aléa. \nCette étude propose ensuite une méthode d'évaluation de l'aléa basée sur les \ncaractéristiques du danger et des facteurs discriminants de l'instabilité. L'aléa est calculé \nen terme de probabilité, et tient compte, d'une part, de ses composantes spatiale et \ntemporelle, et d'autre part, des phases de rupture et de post-rupture des glissements de \nterrain. La probabilité de rupture est calculée à l'aide d'un indice de surface normalisant \nla surface affectée par les glissements de terrain à la surface totale des talus argileux. La \nprobabilité de post-rupture est évaluée en intégrant les données obtenues sur l'étalement \ndes débris. L'aléa est ensuite estimé en croisant les probabilités de rupture et de post-rupture. \nDeux procédures d'évaluation de l'aléa sont proposées; une évaluation de l'aléa global, \nen considérant l'ensemble des talus argileux, et une évaluation de l'aléa spécifique pour \ndifférentes classes de pentes. L'aléa spécifique tient compte du nombre de glissement de \nterrain à l'intérieur de chaque classe de pentes ainsi que de la représentativité de ces \ndernières dans le secteur d'étude. L'aléa global varie de 0.4x1O-5 à 2.0x1O-4, et l'aléa \nspécifique entre 7.8x1O-7 et 6.0x1O-3 \n. \nDans le secteur d'étude, les éléments exposés aux glissements de terrain considérés sont \nuniquement les habitants des maisons unifamiliales. En faisant l'hypothèse qu'un \nglissement n'affecte qu'une maison, les conséquences du danger pourraient probablement \nvarier entre un et quatre décès. Le risque est estimé en combinant les résultats des calculs \nd'aléa aux conséquences de la rupture. Celui-ci est ensuite comparé à un critère \nd'acceptabilité du risque défini pour les glissement de terrain au Canada. Les résultats \nmontrent que le risque serait acceptable dans la majorité des zones considérées. Par \ncontre, lorsque les valeurs de pente sont supérieures à 30° le risque serait tolérable. Il \ndeviendrait intolérable pour des valeurs supérieures à 38°. \nL'ensemble de cette étude est avant tout un exercice méthodologique fournissant de \nnouvelles idées pour parvenir à quantifier l'aléa, notamment en ce qui concerne l'apport \ndes systèmes d'information géographique. L'approche proposée n'est pas applicable en \npratique pour le moment, mais constitue une base utile de réflexion pour les futures \napplications de la géomatique à ce domaine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».