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Couplage données historiques - modélisation numérique pour la prédétermination des avalanches : une approche bayésienneEckert, Nicolas 20 December 2007 (has links) (PDF)
Cette thèse s'intéresse au problème de la prédétermination des avalanches par couplage entre modélisation numérique et données historiques. L'assemblage s'effectue grâce au formalisme bayésien hiérarchique. La modélisation stochastique, l'inférence du modèle et la prédiction des aléas de référence sont clairement distinguées. L'échelle d'étude est tout d'abord celle d'un site avalancheux. Trois jeux d'hypothèses correspondant à différents compromis entre disponibilité des données et description de la propagation de l'avalanche sont proposés. L'incertitude liée à la méconnaissance du phénomène est combinée avec sa variabilité intrinsèque pour obtenir la loi de probabilité prédictive de la période de retour associée à n'importe quelle distance d'arrêt. Les distributions des autres variables caractérisant l'aléa sont également étudiées. Une analyse de sensibilité aux différentes hypothèses de modélisation est proposée. La prédétermination des fréquences avalancheuses sur des sites peu documentés et en contexte non stationnaire est ensuite traitée à l'échelle communale avec un modèle spatio-temporel. Celui-ci permet de quantifier les variations des occurrences avalancheuses dans les Alpes françaises au cours des soixante dernières années. Enfin, le problème du dimensionnement d'un ouvrage de protection est abordé. Le modèle stochastique est complété par les effets sur l'écoulement avalancheux d'une digue verticale et par une fonction de coût permettant l'optimisation de la hauteur de l'ouvrage. Le risque bayésien permet de ne pas séparer inférence et décision en prenant en compte l'erreur d'estimation pour le dimensionnement.
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Modélisation mathématique pour l'environnement : des tsunamis aux avalanches de neigeDutykh, Denys 03 December 2010 (has links) (PDF)
Ce mémoire est consacré à la modélisation mathématique de quelques problèmes environnementaux. Ces travaux couvrent des thématiques allant des vagues jusqu'aux avalanches de neige poudreuse. Cette habilitation se compose de trois parties. La première partie est essentiellement introductive et contient également la description complète des mes activités de recherche. Les travaux scientifiques en lien avec la théorie des vagues sont regroupés dans la partie II. Le spectre des sujets abordés est large. Dans le chapitre 3 nous proposons un Lagrangien généralisé pour le problème des vagues. Cette généralisation permet d'obtenir de nouveaux modèles approchés des vagues dans l'eau profonde, peu profonde ou en profondeur intermédiaire. Dans le même chapitre nous étudions également quelques questions liées à la dissipation visqueuse de l'intumescence. Le chapitre 4 traite de différents aspects de la modélisation des tsunamis. Nous étudions toute la gamme des processus physiques de la génération, transformations d'énergie, propagation jusqu'à l'inondation des côtes. Le chapitre 5 est spécialement dédié aux différents aspects de la simulation numérique et de la modélisation d'inondation. Ces questions sont traitées par différentes approches: les équations de Saint-Venant, les équations de type de Boussinesq et le système de Navier-Stokes bi-fluide. Dans la partie III nous nous intéressons à deux problèmes relevant principalement des écoulements multi-fluides. Le chapitre 6 contient la justification formelle du modèle bifluide à quatre équations proposé avant pour la modélisation des écoulements aérés. Quelques résultats numériques sont également présentés. Les calculs similaires effectués dans le cas barotrope sont donnés dans l'appendice A. Ces résultats peuvent s'appliquer, par exemple, à la simulation numérique du déferlement. Finalement, dans le chapitre 7 nous proposons un nouveau modèle pour les avalanches de neige poudreuse. Ce système est dérivé du Navier-Stokes bifluide classique et possède de bonnes propriétés qualitatives. Les simulations numériques d'interaction d'une avalanche avec obstacle sont présentées.
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