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Couplage données historiques - modélisation numérique pour la prédétermination des avalanches : une approche bayésienne

机译：历史数据耦合-雪崩预测的数值模型：贝叶斯方法

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Cet article est un résumé du mémoire de thèse de l'auteur [Eckert, 2007]. La prédétermination des avalanches est un problème d'extrêmes multivariés. En ingénierie, les notions d'aléa de référence et de période de retour sont souvent utilisées de manière peu académique. L'objet de ce travail est de développer un cadre rigoureux distinguant modélisation stochastique, inférence et prédiction. L'assemblage des différentes sources d'information et la quantification des incertitudes sont effectués grâce au formalisme bayésien hiérarchique. Dans un premier temps, un modèle numérique de propagation complexe est calibré localement et sous hypothèse station-naire grâce aux méthodes MCMC. En prédiction, la période de retour est définie en tant que fonction univoque de la distance d'arrêt. L'ensemble des scenarii de référence correspondant aux valeurs de projet choisies est caractérisé. En particulier, la rhéologie de la neige est prise en compte pour l'obtention de la distribution des pressions d'impact. Dans un second temps, trois extensions sont proposées. Tout d'abord, les conséquences dommageables du phénomène sont évaluées de façon à permettre le dimensionnement optimal d'ouvrages de protection paravalanche. Ensuite, le problème de la predetermination des fréquences avalancheuses sur des sites non documentés est traité grâce à un modèle spatial explicite permettant l'interpolation de l'information disponible à l'échelle communale. Enfin, l'hypothèse de stationnante est relaxée de façon à prendre en compte les fluctuations temporelles des occurrences avalancheuses, notamment sous l'effet des changements du forçage climatique.%This article summarises the author's thesis [Eckert, 2007]. Avalanche predetermination is a multivariate extreme statistical problem. For engineering, design values and return periods are often used in a questionable manner. The aim of this work is to propose a rigorous framework that distinguishes stochastic modelling, model inference and prediction. The different information and uncertainty sources are brought together and quantified using hierarchical Bayesian modelling schemes. At first, MCMC simulations are used for the on site calibration of a complex numerical avalanche model under the assumption of stationarity. In the predictive phase, return period is defined as a one-to-one mapping of the runout distance. All reference scenarios corresponding to the chosen design values are evaluated. For instance, snow rheology is taken into account for evaluating the distribution of impact pressures. Secondly, three extensions are proposed. Hazard consequences are quantified to allow the optimal design of avalanche defence structures. Then, avalanche frequencies are evaluated on undocumented paths using an explicit spatial model that allows interpolating the information available at the township scale. Finally, the stationary assumption is relaxed to take into account temporal fluctuations of avalanche occurrences, for instance under changes of the constraining climatic factors.
机译：本文是作者论文的摘要[Eckert，2007]。雪崩的预定是一个多元极端的问题。在工程学中，通常以学术方式使用参考危害和返回期的概念。这项工作的目的是建立一个区分随机建模，推理和预测的严格框架。多亏了贝叶斯的形式主义形式，才进行了各种信息源的组装和不确定性的量化。首先，使用MCMC方法在本地和固定假设下校准复杂的数字传播模型。在预测中，将返回周期定义为停止距离的唯一函数。表征与所选项目值相对应的所有参考方案。特别是考虑了雪的流变特性以获得冲击压力的分布。第二步，提出了三个扩展。首先，评估该现象的破坏性后果，以使雪崩保护结构的尺寸最佳化。然后，由于显式空间模型允许对市政规模的可用信息进行插值，因此可以解决无证站点上雪崩频率的预定问题。最后，为了考虑雪崩发生的时间波动，特别是在气候强迫变化的影响下，平稳的假设被放宽。％本文总结了作者的论文[Eckert，2007]。雪崩预先确定是一个多元的极端统计问题。对于工程技术而言，设计价值和回收期经常以可疑的方式使用。这项工作的目的是提出一个严格的框架，以区别随机建模，模型推断和预测。使用分层贝叶斯建模方案将不同的信息和不确定性源汇总在一起并进行量化。首先，在平稳性假设下，将MCMC仿真用于复杂数值雪崩模型的现场校准。在预测阶段，返回周期定义为跳动距离的一对一映射。评估与所选设计值相对应的所有参考方案。例如，考虑雪流变学来评估冲击压力的分布。其次，提出了三个扩展。量化危害后果，以优化雪崩防御结构的设计。然后，使用显式空间模型在未记录的路径上评估雪崩频率，该模型可以对城镇规模的可用信息进行插值。最后，放宽静态假设，以考虑雪崩发生的时间波动，例如在约束气候因素变化下。

著录项

  • 来源
    《LA Houille Blanche》 |2009年第5期|174-182|共9页
  • 作者

    NICOLAS ECKERT;

  • 作者单位

    Cemagref UR ETNA 2 rue de la papeterie, 38402 Saint Martin d'Hères, France;

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