simulation des écoulements surfaciques des eaux par automate cellulaire dans les systèmes...
DESCRIPTION
De nos jours, le recours à la géosimulation pour la compréhension des phénomènes naturels et humains ainsi que pour la résolution de problèmes urbains et ruraux s’avère être un outil incontournable d’aide à la décision. Son utilisation connait alors une expansion fulgurante en raison notamment de l’essor des Systèmes d’Informations Géographiques et des bases de données spatiales. En outre, la disponibilité des données géographiques de haute résolution et en en grandes quantités ainsi que leur accessibilité à tous contribuent à l’avancement en matière de simulation et de prédiction. Néanmoins, en matière de simulation, les limites des SIG traditionnels ne permettent pas encore la meilleure compréhension des processus spatio-temporels qui sont essentiellement continus et dynamiques. Comme exemples des ces processus on peut citer le réchauffement climatique, l’inondation, l’érosion, le développement urbain etc. Si les SIG actuels sont encore critiqués de ne pas offrir les fonctionnalités nécessaires pour la représentation, l’analyse et la prédiction du comportement et de la dynamique de ces processus, c’est essentiellement à cause de la structure de données raster qui est souvent utilisée pour les données continues sous forme de champs. Cette dernière est statique, généralement basée sur une grille régulière, ne facilite pas le passage entre les différentes échelles et n’est pas assez adéquate pour la représentation des processus spatio-temporels. Dans cette présentation, on propose une méthode de simulation des processus spatio-temporels par l’outil de simulation Automate Cellulaire qu’on couple à un SIG. On utilisera une discrétisation irrégulière de l’espace basée sur le diagramme Voronoi de sorte à avoir une grille hiérarchique qui représente bien les différentes échelles d’étude. On se propose ainsi de simuler l’écoulement des eaux de surfaces dans le bassin versant de la Forêt Montmorency. La validation du modèle sera faite grâce aux données hydrologiques disponibles dans le bassin expérimental des eaux volées.TRANSCRIPT
Simulation des écoulements surfaciques des eaux par Automate Cellulaire dans les
Systèmes d'Information Géographiques
Présenté par: Hédia SammariSupervisé par: Mir Abolfazl Mostafavi
Bernard MoulinGeneviève Pelletier
Plan
• Mise en contexte
• Problématiques
• Objectifs
• Méthodologie
• Résultats
Introduction• Les problèmes environnementaux• Préoccupation majeure de notre époque• Sur le plan scientifique + social
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Introduction
Représentation Phénomènes dynamiques et complexes Outil d’aide à la décision
• gestion du territoire• protection de l’environnement• développement durable.
Catégorie spécifique des phénomènes dynamiques complexes Les processus spatio-temporels
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Processus Spatio-temporels Les processus spatio-temporels
• Fonction à valeur unique F= f(x, y, z, t)• Ensemble de règles - éléments locaux -
comportement global du processus.
Exemples de Processus Spatio-temporels
• Érosion• Réchauffement climatique• Inondation• Croissance urbaine / démographique • Évolution de l’occupation du sol
On étudie le cas de l’écoulement surfacique des eaux5
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
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dimensionMode de représentation ( discret
/ continu)échelles
Caractéristiques des processus spatio-temporels
Exemple : Écoulement Surfacique des Eaux
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Représentation dans les SIG
Représentation dans les SIG
métrique topologie géométrieinteraction des
objetsévolution
temporelle
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
• Limitations SIG:– Modélisation des données continues PST ESE– Manque de fonctionnalités représentation, analyse,
simulation– Structures de données Raster actuelles
statiques, grille régulières, Pas de mouvement faciles entres les échelles
Couplage SIG - Outils de simulation
SIGOutils de
Simulation
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
• Comment simuler les PST (ESE) dans les SIG ?
DimensionType de
voisinage
Structure du maillage
Mécanisme de transition
Automate Cellulaire
Couplage SIG - Outils de simulation
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Couplage faible
Couplage fort
Couplage total
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
AC
Problématique Générale
Complexités de simulation des
processus spatio-temporels dans
les SIG
Découpage de l’ espace
Évolution temporelle et pas de
temps
Modélisation 3D
Gestion de la topologie
multi-échelles
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
• Comment on peut Représenter les Processus spatiotemporels : modéliser et simuler
• Limites dans les SIG
Prendre en compte l’irrégularité
Les différentes échelles
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Problématiques de la recherche
1- Représentation multi-échelle
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Passage d’une échelle à une autre dans la même
tessellation
Représentation multi-échelle
Interactions locales entre les objets Comportement global du processus nécessité d’une représentation multi-échelle
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
1- Représentation multi-échelle
• Exemple En hydrologie
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
2- Discrétisation de l’espace
Unités Hydrologiques Relativement Homogènes: utilisées pour modéliser le processus d’écoulement surfacique des eaux
Objectif Général
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Apporter des améliorations aux capacités des SIG à représenter les processus spatio-temporels tels que les phénomènes hydrologiques
Proposer une structure de données capable de prendre en compte les différentes caractéristiques pertinentes à la représentation de ces processus: Continuité, irrégularité, multi-échelles
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Objectifs Spécifiques
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
-1- Développer une structure de données à grille irrégulière dans les SIG qui permet de représenter un processus spatio-temporel
-2- Hiérarchiser la structure développée.
-3- Développer une méthode de simulation de l’écoulement surfacique des eaux par Automate Cellulaire basée sur la structure développée.-4- Valider la structure développée et l’approche Automate Cellulaire dans un contexte hydrologique.
Méthodologie
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Phase 1• Inventaire et analyse de l’existant
Phase 2• Solution proposée = Approche
Phase 3• Conception du système
Phase 4• Réalisation
Phase 5• Validation/ expérimentation
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Démarche d’analyse des processus spatio-temporels
• Le processus étudié = écoulement surfacique des eaux
Aspect spatial on modélise l’espace ( les objets, les interactions, le voisinage
Aspect temporel l’évolution dans le temps, la simulation de l’écoulement
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Phase 2 : solution proposée - approche
Phase 2 : solution proposée - approche
La modélisation spatiale
• Les objets tous les éléments de l’espace qui doivent être considérés:
• Bassin versants
• sous bassins,
• exutoires,
• plans d’eau,
• pixel de données d’altitude,
• stations météo
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Phase 2 : solution proposée - approche
Les interactions
On définit les lois hydrologiques qui régissent les relations entre les objets
Fonction de calcul du débit
Fonction de calcul de l’écoulement et du temps d’écoulement
règles de transition pour l’outil Automate cellulaire
on utilise plusieurs manières de représentation des processus spatio-temporels
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Échelle Niveau spatial Géométrie
Micro-échelle Modèle Numérique d’Altitude MNA
Grille régulière
Méso-échelles petits sous bassins versants
Géométrie irrégulièrevoronoi
Macro-échelle Régions et Bassins versants
Géométrie irrégulière
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Phase 2 : solution proposée - approche
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Structures Géométriques
dans les SIG• Grille
irrégulière
Approche Automate Cellulaire
• Règles de transition
Application en Hydrologie
Phase 2 : solution proposée - approche
SIG - AC - Hydrologie
Phase 3: Conception du système
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
• Proposer une manière de discrétiser l’espacepour chaque niveau hiérarchique identifié.
• Cette discrétisation dépend essentiellement :
– des données disponibles et/ou nécessaires (MNT,MNA, cartes géographiques, images satellitaires,etc.)
– du niveau du détail désiré.
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Échelle Données
Micro Topographie ( MNT, MNA, données Lidar)
Meso
+
Macro
- Limites des bassins versants
- données météorologiques
- Type de sol- Occupation du sol
Phase 3: Conception du systèmeContexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
• Simulation AC à l’échelle la plus fine : micro-échelle (MNA)
• Le calcul de l’écoulement de surface - formule de Manning:
• vélocité = coef.M * pente1/2 * profondeur 2/3
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Type de sol –occupation du sol
topographieDonnées météo
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Phase 4: Réalisation
Micro scale Meso scale Macro scale
Contexte Problématiques Objectifs RésultatsMéthodologie
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Contexte Problématiques Objectifs RésultatsMéthodologie
Phase 4
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• Pour la validation, on dispose de données in situ de débit dans le bassin expérimental de la forêt montmorency.
Contexte Problématiques Objectifs RésultatsMéthodologie
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Contexte Problématiques Objectifs RésultatsMéthodologie
Merci
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Automate Cellulaire
• Un automate cellulaire est un ensemble d’éléments possédantdes attributs qui changent au cours du temps et qui permetd’effectuer des simulations de grande envergure sur la base derègles simples
DimensionType de
voisinage
Structure du maillage
Mécanisme de transition
Automate Cellulaire
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Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Automate Cellulaire
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DimensionType de
voisinage
Structure du maillage
Mécanisme de transition
Automate Cellulaire
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Automate Cellulaire
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DimensionType de
voisinage
Structure du maillage
Mécanisme de transition
Automate Cellulaire
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Automate Cellulaire
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DimensionType de
voisinage
Structure du maillage
Mécanisme de transition
Automate Cellulaire
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie
Automate Cellulaire
• Il est déterministe si l’état d’une cellule dépend directement del’état du voisinage au pas de temps précédent,
• L’automate est dit stochastique si c’est une fonction deprobabilité qui détermine la transition.
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DimensionType de
voisinage
Structure du maillage
Mécanisme de transition
Automate Cellulaire
Contexte Problématiques Objectifs Résultats attendusMéthodologie