La vulnérabilité est la composante du risque d’incendie de forêt la moins connue. Elle est généralement évaluée à dires d’experts. Plus objectivement elle peut être évaluée a posteriori en mesurant les dommages causés par un sinistre, si le détail des caractères de ce sinistre est connu. Nous proposons un modèle d’évaluation de la vulnérabilité formulé par une analyse multicritères des dires d’experts. Ce modèle est validé en utilisant un modèle physique d’exposition. Ses entrées sont fournies par un modèle de propagation. La calibration se fonde sur une analyse des dommages engendrés par un sinistre réel. Les résultats valident l’approche de modélisation de la vulnérabilité par des variables spatiales. / Vulnerability is not a well-known component of forest fire risk. It is usually assessed through experts’ opinions. It can be assessed more objectively after a disaster par measuring damages, if the attributes of the disaster are known. We propose a model for vulnerability assessment formulated with a multi-criteria analysis of experts’ opinions. This one is validated by using a physical model for exposure assessment. Its inputs are provided by a fire propagation model. The system is calibrated based on the analysis of damages induced by a real wildfire. Results demonstrate the consistency of a vulnerability model based on spatial variables.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:40:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo720_1.pdf: 2087569 bytes, checksum: 4e440439e51674690e086dbc501c7a58 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A modelagem de deterioracão tem estado na vanguarda das analises Bayesianas de confiabilidade. As abordagens mais conhecidas encontradas na literatura para este proposito avaliam o comportamento da medida de confiabilidade ao longo do tempo a luz dos dados empiricos, apenas. No contexto de engenharia de confiabilidade, essas abordagens têm aplicabilidade limitada uma vez que frequentemente lida-se com situacões caracterizadas pela escassez de dados empiricos. Inspirado em estrategias Bayesianas que agregam dados empiricos e opiniões de especialistas na modelagem de medidas de confiabilidade não-dependentes do tempo, este trabalho propõe uma metodologia para lidar com confiabilidade dependente do tempo. A metodologia proposta encapsula conhecidas abordagens Bayesianas, como metodos Bayesianos para combinar dados empiricos e opiniões de especialistas e modelos Bayesianos indexados no tempo, promovendo melhorias sobre eles a fim de encontrar um modelo mais realista para descrever o processo de deterioracão de um determinado componente ou sistema. Os casos a serem discutidos são os tipicamente encontrados na pratica de confiabilidade (por meio de simulacão): avaliacão dos dados sobre tempo de execucão para taxas de falha e a quantidade de deterioracão, dados com base na demanda para probabilidade de falha; e opiniões de especialistas para analise da taxa de falha, quantidade de deterioracão e probabilidade de falha. Estes estudos de caso mostram que o uso de informacões especializadas pode levar a uma reducão da incerteza sobre distribuicões de medidas de confiabilidade, especialmente em situacões em que poucas ou nenhuma falha e observada.