Analyse de reference

Impact des risques physiques sur les infrastructures : etude de cas Guadeloupe

Cette page présente un exercice de demonstration d'une analyse complete des risques cycloniques. Cette étude de cas prend en compte les reseaux d'eau et d'electricite. Les aleas cycloniques sont modélisés à partir de la base de donnée STORM (Bloemdaal et al. 2020) et STORM_CMCC (Bloemdaal et al., 2022). Les données cartographiques des réseaux d'eau ont été fournis par le SMGEAG, quand à celle des reseaux électriques, elles sont disponible sur le site de EDF Guadeloupe. Cette analyse, réalisée dans le cadre du mémoire de master 2 "Eau et société" de Elio Bottagisio, a pour but d'informer les parties prenantes sur les risques physiques pouvant affecter les infrastructures en Guadeloupe et de démontrer la faisabilité d'une telle analyse dans le cadre des missions de la Solidarité InterBassin (SIB, département de l'OFB). Les méthodologies et résultats présentés sont à considérer comme des prototypes à valider et affiner dans les itérations futures du projet. Une méthodologie détaillée de calcul est disponible dans la section dédiée.

Source: chargement… Mis a jour: — Moteur: —

Exposition

L’exposition représente tous les enjeux qui peuvent et doivent être protégés face aux risques physiques. Dans ce cas d’étude sur la Guadeloupe, ont été pris en compte les réseaux d’eau potable (AEP), d’eau usées (EU) ainsi que les réseaux electriques (Basse tension aérien, basse tension souterrain, haute tension aerien, haute tension souterrain).

Valorisation monetaire des reseaux

Type de reseau Longueur (km) Valeur/km (€) Valeur totale (€)

Valeur totale des reseaux: —

Valorisation monetaire des ouvrages

Type d'ouvrage Nombre (unites) Valeur/unite (€) Valeur totale (€)

Valeur totale des ouvrages: —

Valeur totale du portefeuille: —

Carte des infrastructures d'eau et d'electricite de Guadeloupe

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Analyse des aléas

Cette section décrit les aléas qui sont utilisés comme sources de dommages sur l’exposition (les infrastructures d’eau et d'électricité). Le catalogue STORM est une base de données simulant 10 000 ans de cyclones tropicaux synthétiques. Le catalogue STORM CMCC représente la même base de données auquel un facteur de changement climatique, le scénario RCP 8.5 du GIEC a été appliqué.

Les graphiques ci-dessous décrivent la vitesse moyenne des vents maximums par année des bases de données STORM et STORM_CMCC. En d’autres termes cela représente la probabilité moyenne des vents sur la zone d’étude d’après les bases de données utilisées.

Comparaison vitesses max - zone Guadeloupe

Indicateur STORM STORM_CMCC Delta (CMCC-STORM)
82%

Carte des aleas vent/tempete (STORM)

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Carte des aleas vent/tempete (STORM_CMCC)

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Vitesse max du vent par annee (STORM vs STORM_CMCC)

Vitesse max du vent par evenement cyclonique (STORM vs STORM_CMCC)

Impact

L’impact est la combinaison d’une exposition donnée, avec sa vulnérabilité, à un ou une série d’aléas données. La valeur des infrastructures a été estimée à partir des données de l’OFB.

Suite à l’impact de l'aléas, les infrastructures peuvent être dans 4 états: S0 Opérationnel, S1 Dégradé, S2 Critique, S3 Hors service.

L’impact d’un réseau électrique défaillant sur le réseau d’eau est modélisé (voir méthodologie détaillée).

Tableau des impacts annuels (moyenne)

Reseau STORM S0/S1/S2/S3 (%) STORM EAI (€) STORM_CMCC S0/S1/S2/S3 (%) STORM_CMCC EAI (€)

Tableau des impacts causes par les evenements a temps de retour 100 ans

Reseau STORM S0/S1/S2/S3 (%) STORM RP100 (€) STORM_CMCC S0/S1/S2/S3 (%) STORM_CMCC RP100 (€)

Tableau des impacts causes par les evenements a temps de retour 1000 ans

Reseau STORM S0/S1/S2/S3 (%) STORM RP1000 (€) STORM_CMCC S0/S1/S2/S3 (%) STORM_CMCC RP1000 (€)

Tableau des impacts causes par l'evenement le plus fort

Reseau STORM S0/S1/S2/S3 (%) STORM evt max (€) STORM_CMCC S0/S1/S2/S3 (%) STORM_CMCC evt max (€)

Carte d'etat des reseaux

S0 Operationnel, S1 Degrade, S2 Critique, S3 Hors service

S0 Operationnel S1 Degrade S2 Critique S3 Hors service

Chargement...

EAI eau (STORM vs STORM_CMCC)

EAI electricite (STORM vs STORM_CMCC)

RP100 eau (STORM vs STORM_CMCC)

RP100 electricite (STORM vs STORM_CMCC)

RP1000 eau (STORM vs STORM_CMCC)

RP1000 electricite (STORM vs STORM_CMCC)

EVT max eau (STORM vs STORM_CMCC)

EVT max electricite (STORM vs STORM_CMCC)

Conclusion

Chargement de la conclusion...

Les informations publiées sur ce site sont issues d’un travail académique fondé sur des modélisations et des projections scientifiques. Par nature, ces méthodes comportent des incertitudes et peuvent donner lieu à des erreurs, approximations ou évolutions dans le temps. Les contenus sont fournis à titre strictement informatif et ne doivent pas être interprétés comme une garantie d’exactitude ni comme une base unique pour la prise de décision. L’adaptation au changement climatique nécessitant des analyses spécifiques à chaque contexte, il est recommandé de consulter des experts qualifiés et d’utiliser des outils et études dédiés avant toute utilisation opérationnelle des informations présentées.

Donnees utilisateurs

Sur cette page, vous pouvez ajouter vos propres infrastructures ou habitations pour tester leur exposition aux risques. Vous pouvez televerser un fichier standardise ou dessiner directement vos expositions sur la carte.

Ajout d'expositions utilisateur

Importez vos expositions a partir d'un fichier structure (CSV/XLSX/GeoJSON/GPKG) ou dessinez-les sur la carte. Les calculs sont executes de facon asynchrone.

Import d'exposition

Le schema recommande repose sur un fichier CSV avec colonnes standard. Les memes noms de colonnes peuvent etre utilises en XLSX/GeoJSON/GPKG.

Colonnes attendues:

  • asset_id: identifiant unique de l'actif (ex: A001).
  • label: nom lisible de l'actif (ex: Maison rue des Alizes).
  • lat: latitude en WGS84 (degres decimaux, ex: 16.237).
  • lon: longitude en WGS84 (degres decimaux, ex: -61.534).
  • value_eur: valeur monetaire de l'actif en euros (ex: 250000).
  • asset_type: type technique pour le moteur (ex: habitation, eau_aep_cana).
  • exposure_category: categorie metier pour les regles de calcul (ex: habitation, ouvrage_eau, ouvrage_electrique).
  • geometry_wkt (optionnel): geometrie WKT si vous n'utilisez pas lat/lon.

Localisation: utilisez lat/lon (WGS84, EPSG:4326) ou une colonne geometry_wkt.

exposure_category sert a classer chaque actif dans la bonne famille d'impact/dependance (habitations, ouvrages eau, ouvrages electriques). 

asset_id,label,lat,lon,value_eur,asset_type,exposure_category,geometry_wkt
A001,Maison 1,16.237,-61.534,250000,habitation,habitation,POINT(-61.534 16.237)
Telecharger le modele XLSX

Dessin d'exposition

Dessinez des points, lignes ou polygones sur la carte puis soumettez votre run.

Carte des expositions

Tracez vos geometries et visualisez les expositions chargees.

Aucun territoire selectionne
  • Aucun dessin pour le moment.

Definissez une valeur monetaire pour chaque geometrie dessinee dans la liste ci-dessus. Le nom de run est obligatoire pour chaque lancement.

Runs en memoire (max 10)
  • Aucun run en memoire.

Resultats d'impacts

Consultez les resultats par actif importe ou par geometrie dessinee.

Resultats par actif / geometrie

Resultat charge.

Label actif / geometrie Type geom. Exposition (M€) EAI STORM (M€) EAI CMCC (M€) Indice risque STORM Indice risque CMCC

Impact (resultat utilisateur)

Cette section synthétise les impacts pour l'exposition importee ou dessinee, sans carte d'etat des reseaux.

Dommages annuels moyens (EAI) - STORM vs STORM_CMCC

Dommages - temps de retour 100 ans

Dommages - temps de retour 1000 ans

Dommages - evenement maximum

Conclusion utilisateur en cours de chargement...

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Methodologie detaillee de calcul

Cette page presente le contexte de l'etude des risques physiques sur les infrastructures essentielles en outre-mer et decrit la logique complete des calculs utilises: preparation des expositions, construction des aleas, calcul des dommages directs, propagation des dependances entre reseaux electriques et reseaux d'eau, puis agregation des indicateurs de risque (EAI, pertes a temps de retour, evenement maximum, courbes de depassement).

Architecture des fichiers

web/assets/app.js
  -> /api/v1/runs (backend/app/main.py)
  -> pipeline.py
      -> exposure_ingest.py
      -> exposure_disaggregation.py
      -> impact_runner.py
      -> analysis_export.py

scripts/build_guadeloupe_complete_analysis.py
  -> cree web/data/guadeloupe-complete-analysis.json
  -> cree web/data/martinique-complete-analysis.json
scripts/build_guadeloupe_page1_data.py --territory 
  -> cree web/data/guadeloupe-page1-analysis.json
  -> cree web/data/martinique-page2-analysis.json
scripts/build_guadeloupe_wind_maps.py
  -> cree web/data/guadeloupe-wind-maps.json
  -> cree web/data/martinique-wind-maps.json
scripts/build_guadeloupe_water_infra_map.py
  -> cree web/data/guadeloupe-water-infra.geojson
  -> cree web/data/martinique-water-infra.geojson

Aleas

  • Aleas cycloniques tropicaux STORM et STORM_CMCC (jeux de donnees de Nadia Bloemendaal).
  • Les cartes de vent utilisent le catalogue complet 10 000 ans (bassin NA) disponible sur le serveur.
  • Cadre probabiliste pour estimer le risque cyclonique sur les infrastructures exposees.
  • La normalisation de frequence est geree de facon idempotente dans le backend.

Exposition

  • Les pages de reference utilisent les jeux complets d'infrastructures eau et electricite de Guadeloupe et de Martinique.
  • L'exposition represente l'ensemble des enjeux (infrastructures, habitations, etc.).
  • Imports utilisateur acceptes: CSV/XLSX et formats SIG (GeoJSON/GPKG).
  • Les lignes et polygones sont desagreges en points avant calcul, puis reagreges.

Impact et dependances

L'etape d'impact transforme l'aléa vent en pertes economiques sur chaque actif, puis en indicateurs synthetiques a l'echelle du territoire. Le calcul est realise en deux couches: dommages directs (actif versus aléa), puis dommages indirects (effet des dependances de service).

  1. Projection exposition/aléa: chaque actif (point natif ou point echantillonne depuis ligne/polygone) est associe au champ d'aléa le plus proche pour STORM et STORM_CMCC.
  2. Dommage direct: la fonction d'impact cyclonique Eberenz 2021 convertit l'intensite de vent en taux de dommage, puis en perte monetaire (valeur d'actif x taux de dommage) pour chaque evenement.
  3. Annualisation: les frequences d'evenements sont normalisees sur la longueur du catalogue synthétique afin de produire des indicateurs annuels comparables (EAI/AAI agg).
  4. Etats de service S0 a S3: les taux de dommage sont traduits en classes d'etat (S0 operationnel, S1 degrade, S2 fortement degrade, S3 hors service) pour faciliter l'analyse metier.
  5. Dependances inter-reseaux: une propagation prudente electricite -> eau est appliquee en post-traitement. Une baisse de sante du reseau electrique peut augmenter les pertes du reseau d'eau.
  6. Re-aggregation: les pertes sont recomposees par actif, puis par territoire, en conservant les details STORM et STORM_CMCC pour comparaison.
  7. Indicateurs de sortie: EAI, pertes RP100/RP1000, perte evenement maximum, courbes de depassement (FEC), TVaR95 et liste des evenements dominants.

Ce schema permet d'obtenir des resultats a la fois techniques (sensibles au signal aléa) et operationnels (lisibles pour la priorisation des actifs, la planification de travaux et les analyses de resilience).

Hypotheses de valorisation OFB

Chargement des hypotheses OFB...

Branchement CLIMADA en production

  • Le calcul principal est maintenant branche sur CLIMADA dans `compute_impacts()` avec le moteur `climada_with_interdependency_v1`.
  • Les sorties web/API restent compatibles et sont enrichies (direct/indirect, PML, TVaR, top evenements).
  • La propagation metier electricite -> eau est appliquee en post-traitement prudent apres dommages directs CLIMADA.
  • Le fallback deterministic existe toujours, mais uniquement en mode explicitement active pour debug/continuites d'exploitation.

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