L'analyse statistique de données appliquée à la surveillance multi-paramètres de versants instables - Archive ouverte HAL Access content directly
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L'analyse statistique de données appliquée à la surveillance multi-paramètres de versants instables

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Abstract

La difficulté à modéliser les mécanismes de rupture de mouvements de versants de grande ampleur limite fortement les capacités d'anticipation et d'alerte des dispositifs basés sur des critères de détection déterministes simples. De par la multiplicité et la complexité des phénomènes en jeu ces dispositifs sont de plus propices aux situations de fausses alarmes ou d'occurrence de l'aléa sans alarme. Pour s'affranchir de ces limites et faire face à la diversité et la complexité des situations d'aléas gravitaires rencontrées, des approches multi-paramètres d'observation et de surveillance sont mises en oeuvre. L'évolution technologique des capteurs, des systèmes d'alerte et de leurs protocoles d'acquisition permet aujourd'hui de collecter de manière synchronisée de nombreux types de données de mesure : mécaniques, hydrologiques, géodésiques, météorologiques, sismiques et micro-sismiques. L'enjeu des travaux actuels concerne l'exploitation automatique en routine des séries chronologiques ainsi collectées et notamment : (1) l'analyse de l'évolution dans le temps des différentes variables, (2) la détection des singularités dans ces séries, et (3) l'identification des interactions entre variables et des temps de transfert entre elles. In fine, ces travaux doivent permettre l'utilisation d'outils et méthodes d'analyse statistique éprouvés permettant d'établir des lois probabilistes d'occurrence de l'aléa redouté ou tout au moins une détection fiable des situations à risque. Dans cet article, il est proposé d'illustrer ce propos à l'aide des chroniques de données multi-paramètres collectées par l'INERIS sur le versant des Ruines de Séchilienne entre 2009 et 2013. Nous verrons que les processus d'analyse et d'exploitation ne sont pas immédiats et qu'ils requièrent des choix méthodologiques, ainsi qu'un recul sur les données de mesure, les incertitudes associées, la résolution des techniques instrumentales déployées qui peuvent combiner des variables quantitatives, qualitatives, ponctuelles, volumétriques, les scénarios attendus, ou encore sur la prise en compte des informations redondantes ou contradictoires.
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Dates and versions

ineris-00973712 , version 1 (04-04-2014)

Identifiers

Cite

Emmanuelle Klein, Alicia Durenne, Yves Gueniffey. L'analyse statistique de données appliquée à la surveillance multi-paramètres de versants instables. Journées Aléa Gravitaire (JAG), Sep 2013, Grenoble, France. ⟨ineris-00973712⟩
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