Modélisation des processus gravitaires en contexte torrentiel pour l’évaluation des risques associés

Dans cette thèse, nous estimons la possibilité d’utiliser des modèles d’écoulement en couche mince de manière empirique pour améliorer la quantification des aléas gravitaires. Les équations d’écoulement en couche mince décrivent la dynamique d’un écoulement sur une topographie, à travers son épaisseur et sa vitesse moyennée sur l’épaisseur. Nous choisissons le modèle numérique SHALTOP avec une rhéologie empirique n’impliquant qu’un ou deux paramètres pour faciliter son utilisation opérationnelle. Il est ainsi plus simple d’utilisation et moins coûteux en temps de calcul que des modèles simulant la dynamique de chaque élément fluide ou solide, et permet de modéliser plus finement la dynamique et la géométrie de l’écoulement que des modèles purement empiriques .Trois axes de recherche sont présentés dans cette thèse. Nous montrons d’abord l’importance, même pour des rhéologies simples, d’une description fine de la courbure de la topographie. Cette courbure peut avoir une influence significative sur la dynamique d’écoulements rapides. Elle est donc importante pour calibrer correctement les modèles et estimer avec plus de précision les risques de débordement pour des écoulements chenalisés.Dans un deuxième temps, nous évaluons les capacités de SHALTOP à quantifier la propagation sur des cas d’étude spécifiques. Nous considérons d’abord des avalanches de débris à la Soufrière de Guadeloupe, puis l’enchaînement d’avalanches de blocs et de laves torentielles dans la Rivière du Prêcheur, en Martinique. Dans les deux cas, nous combinons des données variées (topographiques, géophysiques, géologiques, géomorphologiques, sismiques, …) afin de contraindre les scénarios de simulations, calibrer le modèle, et étudier de potentiels futurs événements. Enfin, nous proposons une méthodologie pour estimer, à l’aide de simulations numériques, la distance de parcours d’écoulements gravitaires en fonction des volumes déstabilisés. La loi puissance obtenue est spécifique au site d’étude considéré: elle est obtenue par l’analyse statistique d’une base de données de simulations, avec des volumes et paramètres rhéologiques variés. A travers trois cas d’étude, nous montrons que la loi obtenue permet de réduire l’incertitude par rapport à des estimations purement empiriques, et de mieux modéliser la dépendance entre le volume et la distance de parcours.A court terme, cette thèse contribue à adapter et tester SHALTOP pour permettre son utilisation opérationnelle pour des études d’aléas. A plus long terme, en remplaçant des approches purement empiriques par des méthodes plus physiques, nos travaux s’inscrivent dans la volonté d’améliorer les cartes d’aléas pour la propagation des glissements de terrain, ainsi que les outils numériques utilisés pour la gestion de crise. Dans ce contexte, des verrous scientifiques doivent encore être surmontés, comme la spatialisation des incertitudes et l’adaptation des modèles en fonction de l’échelle (glissement identifié, versant ou bassin versant.