Présentée par: Amaneh Jadidi Mardkheh Candidate de doctorat en Sciences

Géomatiques

Université LavalDépartement des Sciences Géomatiques

Plan de la présentation

• Mise en contexte• Défis de recherche• Objectifs• Solutions• Résultats• Conclusion

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Mise en Contexte

Érosion côtièreÉrosion côtière est un phénomène naturel complexe qui menace le littoral du monde entier

2

Phénomène naturel:Érosion cotière

Enjeux:Eléments à risques

aa

Mise en Contexte

Risque et ses composants et analyse de risque

2

Phénomène naturel:Érosion cotière

Enjeux:Eléments à risques

aa

alea Enjeux

Vulnérabilité Risque

vulnérabilité physique

Vulnérabilité sociale

Vulnérabilité économique

Probabilité d'occurrence intensité

bb Risque = alea x vulnérabilité

Identification d’alea Érosion

Élaborer l’index des vulnérabilités

Mise en Contexte

Prise à la décision

2

Phénomène naturel:Érosion cotière

Enjeux:Eléments à risques

aa

alea Enjeux

Vulnérabilité Risque

vulnérabilité physique

Vulnérabilité sociale

Vulnérabilité économique

Probabilité d'occurrence intensité

bb Risque = alea x vulnérabilité

Prise de décision

cc

Pêche et océan

Environnement

AgricultureTransport

Municipalité

Cadastre

etc.

Mise en Contexte

Représentation des zones à risque

3

FaibleMoyenElevé

Défis de recherche

• Plusieurs utilisateurs de littoral sous l'autorité de différents paliers d’organisations gouvernementales

• Plusieurs sources de données

• Plusieurs critères pour évaluer de risque

empêche d’avoir une vision cohérente du risque et un processus décisionnel efficace

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Défis de recherche

Nature du risqueMultidimensionnelMulti-échelle (micro, méso, macro)HiérarchieExistence d’incertitude

Limites de SIGRequêtes complexesRetrouver rapidement l'information ad hoc

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Besoin d’un outil géo-décisionnel SOLAP Besoin d’une représentation multi échelle en considérant le paramètre d’incertitude

Objectifs

I: Développement d’un outil géo-décisionnel pour améliorer l'évaluation du risque d'érosion côtière à l'aide SOLAP

II: Représentation des zones à risque pour prendre en compte l’incertitude inhérente en utilisant la théorie des ensembles flous

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Solution I

Approche analytique conceptuelle pour développer un outil géo-décisionnel

7

Solution I

Analyse des besoins

Inventaire des donnéesRégions de Gaspé

8

Data Source

Lidar Data (2003, 2004, 2006) INRS-ETE, Quebec, Canada

2006 Census Canada Statistic Canada

Administrative boundary Nat. Resources Canada Geobase database

Topography Map Natural Resource of Canada

Habitat map Natural Resource of Canada

Hydrology Network Nat. Resources Canada (GeoBase database)

National Road Network Nat. Resources Canada (GeoBase database)

Land Cover Nat. Resources Canada (GeoBase database)

Technical Reports Transport Ministry of Quebec

Solution I

Identification d’alea (érosion)Niveau de marée (MSL)ArcGIS et LP360

Identification des enjeuxLes peuplesLes infrastructures (routes, ponts,…)Les maisons….

9

Solution I

Élaborer l’index de vulnérabilité

10 (Gornitz et al. 1991; Thieler and Hammer-Klos 1999; Shaw et al. 1998; Xhardé 2007, Boruff et

al. 2005)

Solution I

Développement d'un modèle conceptuel multidimensionnel spatial

Identification des dimensionsSpatialesTemporellesThématiques

Identification des mesuresSpatialesNumériques

11

Solution I

Dimensions spatiauxSegment d’analyse Structures

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I G SPATIAL ANALYSIS UNIT

ALL

COUNTRY

PROVINCE

REGION

MRC

MUNICIPALITY

SPATIAL ANALYSIS UNIT

I G STRUCTURE

ALL

TRANSPORT COMUNICATION SERVICE

SEGMENT

SECTION

TYPE OF STRACUTE

VALUE $

HOTELBUILT INVIRONMENT

PROPERTY

PRIVATE PUBLIC

HOUSE

Solution I

Dimension temporelle

13

I T TIME

ALL PERIOD

YEAR

MONTH WEEK

DAY

SEASON

Solution I

Dimensions thématiquesPeuplesNiveau de marée Hauteur de vagueRéseau hydrologieGéologie….

13

I PEOPLE AT RISK

ALL

AGE SEX OCCUPATION EDUCATION INCOME$

CLASSIFCATION

HABITAT EMPLOYEE TOURISM

Solution I

Identification des mesuresMesures spatiales

risque pour tous les enjeux vulnérables dans n'importe quel niveau de détail par rapport à une ou plusieurs dimensions dans une région particulière et de la période avec une priorité de distance de la côte,…

Mesures numériquesNombre de personnes à risqueNombre des structures à risque…

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Résultat I

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M COASTAL EROSION RISK ASSESMENT CONCEPTUAL MODEL

e

SPATIAL ANALYSIS UNIT

ID_analysis_unit analysis unit ID_municipality Municipality Id_mrc MRC ID_region region Id_country country id_all all

E TIME

Id_day Day id_week week id_month month id_season id_Year season Year id-all all

x

E

COASTAL CHANGE RATE

ID_erosion_rate erosion rate ID_calss_rate Erosion rate classification ID_all all

E

u

STRUCTURE

ID_type_structure Type of structure ID_property_type property type id_value$ Value$ Id_section section id_segment segment id_all all

E

DRAINAGE AND HYDROLOGY NETWORK

ID_presence_drainage Presence Driange Network id_all all

E

PROTECTION STRUCTURE

ID_protection_structure Presence of protection structure id_status Status id_all

E

GEOLOGY OF COAST

ID_goelogy_coast geology of coast id-weekness-geology weekness of geological structure Id_all all

E

HISTORICAL HAZARD

ID_type_hazard Type of hazard ID_Intensity Intensity ID_all all

E

ELEVATION OF COAST

ID_real_evelvation real_evelvation ID_classification of elevatioan classification of elevation id_all all

E

TIDE

ID_tide_range tide range ID_tide variation tide variation ID_all all

E

WAVE HEIGHT

ID_wave height wave height id_wave_height_classification wave_height_classification id_all all

E

MEAN SLOP

ID_real_mean_slop real mean slop ID_class_mean_slop classification of mean slop ID_all all

E DISTANCE VULNERABLE OBJECT_COAST

ID_real_distance real distance ID_class_distance distance classification id_all all

E

LAND USE

ID_land_classification land use classification id_all all

E

DISTANCE COASTLINE TO 5M DEPTH

ID_distance_5m distance of coastline to 5m depth id_all all

E

PEOPLE AT RISK

ID_classification_people classification ID_Age Age id_sex sex id_education Eduacation id_Occupation Occupation ID_income iIncome $ id_all all

E

COASTAL EROSION RISK ASSESSMENT

ID_Fact Number of spatial unit at risk Density of population at denger Number of structure at risk risk_priority_distance risk_priority_goelogy_coast risk_priority_slop risk_priority_people risk_priority_structure risk_priority_physical_dimension risk_priority_socioeconomic overall risk Loss$ ID_analysis_unit ID_erosion_rate id_presence_drianaige ID_protection_strucutre ID_geology_coast Id_wave_height ID_tide_range ID_real_elevation ID_real_mean_slop ID_classification_people ID_real_distance ID_distance_5m ID_land_classification ID_type_hazard ID_type_strucutre ID_day

B

Résultat I

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• Modèle de requête en étoile Spatial unit analysis

Country

Analysis unitDay

Distance of vulnerable object from coastline

Classification

Time

Land Use

Type

Section Structure

ElevationCoastal change rate

TypeWeakness

Geology Type

Week

Month

Year

MunicipalityMRC

RegionProvince

Property

Classification

Value

Segment

Real value

ClassificationClassification

Erosion rate

Distance

Season

Solution II

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Approche algorithmique à l’aide de la théorie des ensembles flous

Ensemble des objets dont l'appartenance à la classe prend une valeur entre zéro et un

Solution II

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Load LiDAR Data

Geo-referencing

Create TIN & DTM

Extract MSL

Calculate Erosion Rate

Classification: represent erosion sites

Load other cartography

Layers

Extract and classify vulnerable

features

Determine segment size

Gridding space as pixel

Define Membership Function for each pixel

Pre-calculate Measures based on risk formula

Construct Fact table

Fuzzy representation of risk for each pixel

Aggregation of pixel (fuzzy object)

Multi scale representation of risk

zones

Rep

eat f

or e

ach

epoc

h

LP360MF is

defined for each criterion

Résultat attendu II

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M ul ti -S cal e R epr esen tati on of Coastal R i sk

Conclusion

Arguments:Nature du risquePlusieurs sources de données et des critères sont en conflitÉtude spécifique sur un enjeu du risque à l’échelle locale avec les perspectives courts termes Les limites de SIGL’existence d’incertitude

Outil géo-décisionnel est un rôle important pour améliorer l'évaluation du risque d'érosion côtière:

inclue plusieurs types d’objets vulnérables et leurs interactionsApproche des ensembles flous est une solution pour mieux représenter les zones à risque

20

Fin

21