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Analysis of debris-flow occurrence in active catchments of the French Alps using monitoring stations / Analyse de l'occurrence de laves torrentielles dans des bassins à forte susceptibilité à partir d'un jeu de données issu de stations de mesure

Bel, Coraline 16 June 2017 (has links)
Les crues – telles que les laves torrentielles – engendrées dans les torrents lors de fortes précipitations peuvent mobiliser de grande quantité de sédiments. Lorsqu'elles atteignent les zones urbanisées, elles peuvent mettre en dangers à la fois les personnes et les biens. Les approches visant à réduire le risque torrentiel se basent largement sur des seuils intensité-durée de pluie qui déterminent les conditions minimum de déclenchement d’une lave torrentielle. Pourtant, ces seuils sont sujets à une forte variabilité liée, non seulement aux différences inter-sites, mais aussi à la méthode appliquée lors de leur établissement. De plus, ils peuvent entraîner des fausses prédictions, l’intensité et la durée de l’épisode de pluie n’étant pas les seules variables explicatives. Ce travail de thèse vise (i) à fournir un cadre méthodologique rigoureux pour l’établissement des seuils de pluie afin de limiter les sources de variabilité, et (ii) à améliorer leurs performances en considérant à la fois les facteurs de déclenchement et de prédisposition. Il s’appuie sur les données d’un observatoire des crues torrentielles, mis en place dans les Alpes françaises en 2011 sur les torrents très actifs du Manival et du Réal. Dans un premier temps, les images et mesures hautes-fréquences collectées entre 2011 et 2016 ont été analysées afin de détecter et de caractériser les crues torrentielles. Pour appréhender la diversité des écoulements observés, une classification phénoménologique a été proposée. Dans un second temps, la condition minimum intensité-durée de pluie requise pour déclencher une lave torrentielle a été établie. La sensibilité du seuil à la définition d’un épisode de pluie a été évaluée. Dans un troisième temps, un modèle de régression logistique a été implémenté pour discriminer les épisodes de pluies critiques qui n’ont pas engendré de lave torrentielle. Il a permis de sélectionner les variables explicatives les plus pertinentes. Finalement, des pistes de travail ont été avancées pour (i) passer de conditions critiques établies à une échelle locale vers une échelle régionale, en perspective d’une application au sein d’un système d’alerte dédié aux risques hydrométéorologiques, et (ii) passer des conditions de déclenchement d’une lave torrentielle dans la zone de production sédimentaire aux conditions de propagation jusqu'aux zones à enjeux. / Flows – such as debris flows – caused by heavy rainfalls in torrents can mobilise a huge amount of sediments. When they reach the urbanised areas, they may endanger the people’s safety or cause damages. Approaches aimed at mitigating torrential risk widely rely on rainfall intensity-duration thresholds which determine the minimum debris-flow triggering conditions. However, these thresholds suffer from a high variability related not only to inter-site differences but also to the method applied to design them. In addition, they are likely to cause false prediction because the intensity and the duration of the rainfall event are not the only explanatory variables. This PhD research work aim (i) to provide a rigorous methodological framework for designing rainfall threshold in order to limit the variability sources, and (ii) to improve their performances by including both the triggering and the predisposing factors. It is supported by field observations stemming from high-frequency monitoring stations installed since 2011 on two very active debris flow-prone torrents in the French Alps: the Manival and the Réal. First, the images and data gathered between 2011 and 2016 were analysed in order to detect and characterise the sediment laden-flows. To deal with the variety of recorded flows, a phenomenological classification was performed. Second, the minimum intensity-duration threshold for debris-flow triggering was assessed. The threshold sensitivity to the rainfall event definition was estimated. Third, a logistic regression model was used to discriminate the critical rainfall events which do not lead to a debris flow. It makes it possible to select the most relevant explanatory variables. At last, several avenues of work were proposed (i) to move the knowledge of debris-flow initiation conditions from a local to a regional level, with a view to application in a warning system dedicated to hydrometeorological risks, and (ii) to improve the ability to predict, not the debris-flow triggering in the production zone, but the debris-flow propagation up to the area concerned.

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