WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

Risque d'inondation dans la ville de N'djamena, Tchad


par Tamdjim Raiknan
Institut Régional Africain des Sciences et Technologies de l'Information Géospatiale  - Diplômes d'Etudes Supérieures Spécialisées 2020
  

précédent sommaire suivant

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy

3.3.2. Détermination du risque d'inondation

Plusieurs méthodes existent pour la détermination du risque d'inondation. La méthodologie adoptée dans cette étude est basée sur les travaux antérieurs de Saley (2004) et Koumassi et al., (2004).L'approche multicritère AHP de Saaty (1980) a été choisie pour l'agrégation, pondération et superposition. Cette approche se résume autour des points suivants :

3.3.2.1. Standardisation des critères

Avant la mise en place des cartes critères, il est important de reclassifier les différents critères en tenant compte de l'échelle choisie, ce qui permet de les quantifier en fonction de leurs aptitudes.Il s'agit de la standardisation binaire qui permet d'obtenir une carte caractérisée par les valeurs binaires 0 et 1.

3.3.2.2. Pondération des critères

L'approche dite de comparaisons par paire développée par SAATY (1977) dans le contexte du processus décisionnel appelé procédé de hiérarchisation analytique AHP a été utilisée pour pondérer les critères. Cette technique est programmée dans le logiciel IDRISI Selva 17 sous la macro WEIGHT. Cette macro permet d'établir les poids relatifs pour groupe de facteurs dans le cadre d'une évaluation multicritère (Bensaïd, 2017). Les poids sont déterminés à partir d'une série de comparaisons par paires de facteurs quant à leur importance dans la détermination de l'aptitude pour produire des coefficients de pondération standardisés dont la somme est égale à 1 (figure 5).

Figure 5: Matrice de pondération et les valeurs de poids pour les différents facteurs

SAATY, (1977) si l'indice global de cohérence est supérieur à 0.10, la matrice des évaluations devrait être réévaluée. Dans notre application, cet indice global de cohérence représente une valeur de 0,06 (figure 5) exprimant une cohérence satisfaisante des jugements.

3.3.2.3. Agrégation

C=? WiXi*Ð Cj

Après l'étape de pondération des critères suit le processus d'agrégation par combinaison linéaire basé sur la formule suivante

Où : C est l'indice composite, Xi est la valeur du facteur i, Wi est le poids de chaque facteur et C j est la valeur de la contrainte j.

Le module Analyse spatiale du logiciel ArcGis a permis l'application de cette opération.

3.3.2.4. Cartographie de l'aléa

L'aléa fait appel aux facteurs physiques de la zone d'étude. Les différentes cartes de facteursélaborées (carte des sols, cartedes pentes, carte de la densité de drainage, carte de la zone d'influence des cours d'eau, carte d'humidité topographique et carte de pluviométrie) ont permis de réaliser la carte d'aléa à l'inondation.

· Zone des dépressions

Plus le relief de la ville est bas plus il est susceptible d'être inondé, car les zones basses constituent les points de convergence des différents cours d'eau. Cette zone des dépressions a été obtenue en procédant à une reclassification de MNT de la zone d'étude.

· Type des sols

Les types de sol constituent un élément très important pour la détermination des facteursfavorisant l'inondation. Cette carte a été obtenue par numérisation d'une cartepédologique (IRD, 1963) de Fort Lamy. Après numérisation il a été nécessaire d'extraire la zoned'étude. La carte obtenue permet de visualiser les types de sol en fonction de leurscaractéristiques. Elle a été convertie en raster, puis reclassifiée pour qu'elle soit superposableaux autres couches.

· Indice d'Humidité topographique

Le TWI (Topographic Wetness Index) est un indice classique qui sert à quantifier l'effet de la topographie sur les processus hydrologiques (entre autresl'engorgement des sols). Il fait ressortir les zones relativement plates et naturellement humides de par leur position dans le bassin versant. Plus il est élevé plus la zone est inondable. Il est défini comme ln(A/tan(B)), où tan(B) [m/m] est la pente locale et A [m2/m] est, pour chaque pixel et par unité de largeur, l'aire contributive (c'est-à-dire la surface située à l'amont du pixel et drainée par ce pixel). Cet indice a été généré grâce au logiciel SAGA GIS.

· Densité de drainage

La densité de drainage est un des indicateurs morpho métrique d'analyse d'un réseau hydrographique. En effet, elle permet de catégoriser l'aptitude d'un drain à laisser écoulerplus ou moins facilement et rapidement l'eau gravitaire qu'il contient et cela de façon naturelle (Konaté, 2011). Cette densité de drainage a été générée par l'outil « Spatial Analyst Tools » de ArcGis et reclassée en cinq classes.

· Pentes

La vitesse de circulation de l'eau dépend des pentes. Ces pentes ont été générées automatiquement dans ArcGis 10.4.1 à l'aide de l'opération « Slope » avec SRTM comme donnée d'entrée. Ces pentes s'organisent en cinq classes.

· Zone d'influence des cours d'eau

La zone d'influence des cours d'eau a été obtenue à partir du réseau hydrographique en utilisantl'outil de distance euclidienne dans le logiciel ArcGis. Elle se réfère aux zones de propagation des crues. Les zones situées dans le lit mineur et majeur sont considérées comme plus vulnérables.

· Précipitation

La carte de pluviométrie a été réalisée à partir des données pluviométriques provenant des différentes stations de la zone d'étude. L'opération pour l'obtenir est l'interpolation par méthode de Kriging.

IP= ( )

L'indice de Lamb a été utilisé en vue de caractériser les excédents de précipitation (McKee et al, 1993). Il a été calculé aux pas de temps annuel et saisonnier. La formule mathématique utilisée est :

Dans cette formule, Xi désigne la valeur de la précipitation annuelle ou saisonnière, Xmoy est la moyenne de la série utilisée (1989-2018), ó est l'écart type de la série.

Les valeurs de Ip permettent de déterminer l'état pluvieux ou non des années. Ainsi, une année est considérée comme normale si son indice est compris entre - 0,1 et + 0,1. Elle sera dite humide si son indice est supérieur à 0,1 et sèche en deçà de - 0,1 (Lawin et al, 2011).

Cet intervalle reste critiquable puisqu'il est relativement faible de sorte que les années normales sont très peu nombreuses (Lawin et al, 2011). Mais il permet de bien distinguer les années sèches et les années humides.

Compte tenu du fait que l'étude porte sur les inondations, seules les années ou saisons humides ont été considérées.

précédent sommaire suivant






Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy








"Il faut répondre au mal par la rectitude, au bien par le bien."   Confucius