Analyse de sensibilité globale d'un modèle spatialisé pour l'évaluation économique du risque d'inondation

L'analyse de sensibilité globale peine à se développer dans le champ de la modélisation environnementale. Dans sa formulation initiale, elle est limitée à l'étude de modèles Y = f (X1; : : : ;Xp) où les variables d'entrée Xj et la sortie Y sont scalaires, alors que nombre de modèles environnementaux incluent une dimension spatiale marquée, soit qu'ils fassent appel à des cartes comme variables d'entrée, soit que leurs sorties soient distribuées spatialement. Au travers d'une étude de cas détaillée, nous présentons dans cet article une extension de l'analyse de sensibilité globale à l'étude de modèles spatialisés. Le modèle étudié, nommé ACB-DE, est un outil d'évaluation économique du risque d'inondation. Il est ici appliqué sur la basse-vallée de l'Orb (Hérault). Des spécifications spatialisées de l'incertitude sont utilisées pour générer un nombre fini de réalisations aléatoires équiprobables des variables d'entrée qui sont des cartes : les effets de structure spatiale ou d'auto-corrélation dans ces cartes peuvent ainsi être pris en compte. La réalisation de cartes d'indices de sensibilité permet ensuite d'étudier les sorties spatialisées du modèle ACB-DE et de rendre compte de la variabilité spatiale des indices de Sobol. L'influence relative des variables d'entrée à différentes échelles d'étude est analysée par la réalisation de cartes d'indices de sensibilité de résolution croissante. L'analyse réalisée permet d'identifier les variables d'entrée incertaines qui expliquent la plus grande part de la variabilité de l'indicateur économique fourni par le modèle ACB-DE ; elle apporte un éclairage nouveau sur le choix de l'échelle adéquate de représentation spatialisée de cet indicateur selon la précision des variables d'entrée. L'approche proposée pourrait être aisément appliquée à d'autres modèles spatialisés peu coûteux en temps de calcul. / Variance-based Sobol' global sensitivity analysis (GSA) was initially designed for the study of models with scalar inputs and outputs, while many models in the environmental field are spatially explicit. As a result, GSA is not a common practise in environmental modelling. In this paper we describe a detailed case study where GSA is performed on a spatially dependent model for flood risk economic assessment on the Orb valley (southeast France). Spatial input factors are handled by associating randomly generated map realizations to scalar values sampled from discrete uniform distributions. The realisations of random input maps can be generated by any method including geostatistical simulation techniques, allowing for spatial structure and auto-correlation to be taken into account. The estimation of sensitivity indices on ACB-DE spatial outputs makes it possible to produce maps of sensitivity indices. These maps describe the spatial variability of Sobol' indices. Sensitivity maps of different resolutions are then compared to discuss the relative influence of uncertain input factors at different scales

Simulating geometric uncertainties of impervious areas based on image segmentation accuracy metrics

International audienceUrban sprawl monitoring is important for developing land management policies at various spatial scales. Segmentation and classification of satellite images allows obtaining polygons of impervious areas regularly over large areas, e.g. as has been implemented for the region Languedoc‐Roussillon in the south of France using 5 m RapidEye images. Starting from the results of this previous study, we aim to: i) evaluate the geometric and thematic accuracy of the impervious polygons (S) using segmentation accuracy metrics, and ii) use these metrics to simulate polygons having the same level of uncertainty. A manual segmentation (M) was used to evaluate the accuracy. After matching the polygons, the distance (d) and azimuth (a) of each vertex of M to the closest segment of the boundary of S was calculated. Spherically correlated random fields of d and a were used to randomly move the vertices of S. Realistic simulations of impervious polygons were obtained

Cost-benefit analysis of flood-zoning policies: A review of current practice

One commonly proposed method to limit flood risk is land-use or zoning policies which regulates construction in high-risk areas, in order to reduce economic exposure and its vulnerability to flood events. Although such zoning regulations can be effective in limiting trends in flood risk, they also have adverse impacts on society, for instance by limiting local development of areas near the water. In order to judge whether proposed land-use or zoning policies are a net benefit to society, they should be accepted or rejected based on a societal cost–benefit analysis (CBA). However, conducting a CBA of zoning regulation is complex and comprehensive guidelines of how to do such an analysis are lacking. We offer guidelines for good practice. In order to assess the costs and benefits of zoning as a climate change adaption strategy, they should be assessed at a societal level in order to account for public good features of flood risk reduction strategies, and because costs in one area can be benefits in another region. We propose a multistep process: first, determine the spatial extent of the zoning policy and how interconnected the zoned area is to other locations; second, conduct a CBA using monetary costs and benefits estimated from an integrated hydro-economic model to investigate if total benefits exceed total costs; third, conduct a sensitivity analysis regarding the main assumptions; fourth, conduct a multicriteria analysis (MCA) of the normative outcomes of a zoning policy. A desirable policy is preferred in both the CBA and MCA

Improving flood damage assessment models in Italy

Flood damage assessments are often based on stage-damage curve (SDC) models that estimate economic damage as a function of flood characteristics (typically flood depths) and land use. SDCs are developed through a site-specific analysis, but are rarely adjusted to economic circumstances in areas to which they are applied. In Italy, assessments confide in SDC models developed elsewhere, even if empirical damage reports are collected after every major flood event. In this paper, we have tested, adapted and extended an up-to-date SDC model using flood records from Northern Italy. The model calibration is underpinned by empirical data from compensation records. Our analysis takes into account both damage to physical assets and losses due to foregone production, the latter being measured amidst the spatially distributed gross added value

Modèles spatialisés, incertitudes et analyse de sensibilité

Complex spatial models are developped to support decision making processes in various field of environmental management. These models use environmental data that is spatially distributed and is always partly uncertain. Sensitivity and uncertainty analysis techniques should be used to assess the impact of the propagation of uncertainties in these models. Sensitivity analysis techniques aim at examining the extent of output variation of a model when parameters are systematically varied over a range of interest. Here, spatial Sobol sensitivity analysis has been applied to CBA AD (Cost Benefit Analysis Avoided Damages), a tool for flood risk assesment. Based on spatially distributed models, this tool is used to assess the economic efficiency of projects for flood risk mitigation. All sources of uncertainty in the models have been described through probabilistic distributions or through geostatistical simulations. These uncertainties were then propagated through the model with a stochastic Monte-Carlo process. Finally, Sobol' sensitivity indices were computed for each uncertain model inputs. They allowed the robustness of model predictions to be checked, and the most influential model inputs to be identifed.L'analyse des incertitudes qui pèsent sur les entrées et les sorties d'un modèle environnemental est une étape incontournable dans la construction d'outils utiles aux décideurs, notamment dans le domaine de la gestion des risques naturels. L'objet de cette thèse professionnelle SILAT, commanditée par le CEMAGREF (UMR G-EAU), est de contribuer à une meilleure prise en compte des incertitudes dans le modèle « Analyse Coût Bénéfice Dommages Evités » (ACBDE), outil spatialisé qui permet d'évaluer économiquement des projets de protection contre le risque d'inondation. Une analyse de sensibilité globale (méthode de Sobol), prenant en compte les incertitudes pesant sur les variables d'entrée spatialisées (Modèle Numérique de Terrain et carte des enjeux), a été appliquée à l'outil ACBDE. Le caractère incertain de chaque facteur d'entrée a été décrit par une distribution de probabilité ou par des simulations géostatistiques. Ces incertitudes ont ensuite été propagées à travers le modèle par une procédure stochastique de type Monte-Carlo. Enfin, des indices de sensibilité (indices de Sobol) ont été calculés pour chaque facteur d'entée du modèle. Cette démarche a permis d'évaluer la robustesse des résultats fournis par l'outil ACBDE, ainsi que d'identifier les variables d'entrée dont le caractère incertain influence le plus la variabilité des sorties du modèle

Analyse de sensibilité de Sobol d'un modèle à facteurs d'entrée spatialisés : application à un outil d'évaluation du risque d'inondation

National audienceLe modèle ACBDE repose sur l'emboîtement de sous-modules de natures différentes, fortement non-linéaires (module hydrologique, hydraulique, évaluation des dommages,des coûts... ), qui utilisent notamment des données cartographiques (carte d'occupation du sol, étendue des plaines d'inondation, topologie du terrain, localisation des enjeux...). Les sources d'incertitude sont nombreuses, et présentent une caractéristique commune : elles sont spatialisées. Pour traiter cette question, on peut s'appuyer sur une méthode d'analyse de sensibilité globale basée sur la variance et calculer des indices de Sobol pour chaque facteur d'entrée. Cette approche est ici adaptée pour pouvoir tenir compte des facteurs d'entrée qui sont spatialisés (cartes). On se propose ici de détailler comment cette approche a été mise en oeuvre sur le cas d'étude de l'outil ACBDE appliqué à la basse vallée de l'Orb (Hérault)

Comparaison de trois techniques d'analyse de sensibilité spatialisée

International audienceTrois techniques d'analyse de sensibilité (One-At-A-Time , Morris et Sobol) sont comparées sur un modèle spatialisé de diffusion des polluants d'origine agricoles dans les eaux souterraines. La zone d'étude recouvre une partie des plaines du Canterbury en Nouvelle-Zélande. Les trois méthodes comparées aboutissent à un classement similaires des paramètres d'entrée du modèle, mais diffèrent dans leurs résultats quantitatifs: l'approche de Sobol, plus coûteuse en temps de calcul, permet néanmoins de quantifier avec plus de précision l'impact de chaque facteur d'entrée sur la variabilité des sorties du modèle

Editorial : conférence SAMO 2014 (Sensitivity Analysis of Model Output)

International audienceEditorial: SAMO conference 2014 (Sensitivity Analysis of Model Output

Analyse de sensibilité globale basée sur la variance pour un modèle spatialisé

National audienceL’analyse de sensibilité globale peine à se développer dans le champ de la modélisation environnementale. Dans sa formulation initiale, elle est limitée à l’étude de modèles Y = f(X1,...,Xp) où les variables d’entrée Xj et la sortie Y sont scalaires, alors que nombre de modèles environnementaux incluent une dimension spatiale, soit qu’ils fassent appel à des cartes comme variables d’entrée, soit que leurs sorties soient distribuées spatialement. Au travers d’une étude de cas détaillée, nous présentons dans cet article une application de l’analyse de sensibilité globale à l’étude de modèles spatialisés. Le modèle étudié, nommé ACB-DE, est un outil d’évaluation économique du risque d’inondation. Il est ici appliqué sur la vallée de l’Orb (Hérault). Des spécifications spatialisées de l’incertitude sont utilisées pour générer un nombre fini de réalisations aléatoires équiprobables des variables d’entrée qui sont des cartes: les effets de structure spatiale ou d’auto-corrélation dans ces cartes peuvent ainsi être pris en compte. La réalisation de cartes d’indices de sensibilité permet d’étudier les sorties spatialisées du modèle ACB-DE et de rendre compte de la variabilité spatiale des indices de Sobol. L’influence relative des variables d’entrée à différentes échelles d’étude est analysée par la réalisation de cartes d’indices de sensibilité de résolution croissante. L’analyse réalisée permet d’identifier les variables d’entrée incertaines qui expliquent la plus grande part de la variabilité de l’indicateur économique fourni par le modèle ACB-DE; elle apporte un éclairage nouveau sur le choix de l’échelle adéquate de représentation spatialisée de cet indicateur selon la précision des variables d’entrée