Estimating the soil properties and the associated heterogeneity is critical in geotechnical risk assessment, particularly in a large urban area and for infrastructural development projects. Seismic hazard studies acknowledge the considerable impact of local soil conditions on the amplitude and frequency of incoming seismic waves. This is particularly challenging in areas with highly variable soil properties and limited soil sampling. A multi-step probabilistic approach is proposed to model the soil-types at a regional scale, involving a large database that incorporates surface and subsurface data with clustered sampling pattern, and highly skewed statistical parameter distributions. First, the Empirical Bayesian Kriging (EBK) method is applied for the interpolation of the total subsoil and till thickness. The results from the EBK method appear more accurate compared with the estimates from the triangulated irregular network. The soil-types and associated
probability of occurrence are determined from the continuous till deposit at the bottom and the ground surface topography, using sequential indicator simulation. This simulation method allows predicting the probability of occurrence of discontinuous soil layers in the full 3D model, a real aspect of the soil variability. The predicted soil-types and their probabilities allow better consideration of key geological uncertainties in risk evaluation.
L’estimation des propriétés des sols et de leur hétérogénéité est essentielles pour l'évaluation des risques géotechniques, en particulier dans une grande zone urbaine et pour les projets de développement d’infrastructures. Les études sur les risques sismiques reconnaissent l'impact considérable des conditions locales du sol sur l'amplitude et la fréquence des ondes sismiques. Cela est particulièrement difficile dans les zones où les propriétés du sol sont très variables et où l'échantillonnage du sol est limité. Une approche probabiliste en plusieurs étapes est proposée pour modéliser les types de sols à l'échelle régionale, impliquant une grande base de données qui incorpore des données de surface et souterraines avec un modèle d'échantillonnage en grappes et des distributions statistiques très asymétriques des paramètres. La
méthode de krigeage bayésien empirique (EBK) a été appliquée pour l'interpolation de l'épaisseur totale du sous-sol et du till. Les résultats de la méthode EBK sont plus exacts que les estimations obtenues par réseau triangulé irrégulier. Les types de sol et leur probabilité d’occurrence sont déterminés depuis le dépôt de till continu jusqu’à topographie de la surface du sol, à l'aide d'une simulation d'indicateur séquentiel. Cette méthode de simulation permet de prédire la probabilité d'occurrence de couches de sol non continues dans le modèle 3D complet, un aspect réel de la variabilité spatiale du sol. Les types de sols prévus et leurs probabilités permettent une meilleure prise en compte des facteurs géologiques clés dans l'évaluation probabiliste des risques géotechniques
