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Contribution à l'amélioration de l'expertise en situation de crise par l'utilisation de l'informatique distribuée : application aux crues à cinétique rapide

Les crues à cinétique rapide, telles que l'évènement du 8 et 9 septembre 2002 dans le département du Gard, causent régulièrement d'importants dommages socio-économiques. A la suite de cette catastrophe, une réforme des services d'annonce des crues (SAC) a été initiée, et a engendré la transformation des 52 services existants en 22 services de prévision des crues (SPC) et la création d'un service central au niveau national, le SCHAPI. Plus cohérent hydrologiquement, ces services se sont vus assigner une nouvelle mission de prévision des crues. Dans le cadre des prévisions des crues à cinétique rapide, le service de prévision des crues " Grand Delta " (SPC-GD) utilise l'application ALHTAÏR capable d'intégrer des données hydrométéorologiques et la modélisation " temps réel " des débits des cours d'eau des bassins versants amont. Cependant, ce service ne dispose pas à l'heure actuelle d'une véritable capacité de prévision des crues à cinétique rapide. Cette thèse s'attache donc à perfectionner cette capacité de prévision en utilisant la vocation de la technologie grille, une technologie informatique innovante, à fournir de ressources informatiques à la demande et un environnement collaboratif. La méthodologie et les expérimentations ont permis de développer un système spatial d'aide à la décision hydrologique (G-ALHTAÏR) basé sur les ressources de l'architecture de grille européenne EGEE (Enabling Grids for E-science). Des résultats prometteurs montrent une capacité à modéliser un nombre important de scénarios de prévision hydrologique dans un contexte opérationnel, et en adéquation avec les besoins du SPC-GD.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00566227
Date09 July 2010
CreatorsThierion, Vincent
PublisherÉcole Nationale Supérieure des Mines de Paris
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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