Analyse croisée multi-aléas

Auteurs

UMR CNRS 6143 M2C :

  • Benoit LAIGNEL, Professeur des Universités, Université de Rouen Normandie

Institut T.URN :

  • Alexandre GEFFROY, Ingénieur de Recherche, Université de Rouen Normandie
  • Romain CHAMPION, Ingénieur d’Etudes, Université de Rouen Normandie

Résumé

Introduction

La Métropole Rouen Normandie (MRN) compte environ 500 000 habitants en 2020 sur une superficie de 720 km2. Elle est composée de 71 communes, ce qui fait de la MRN, la 4ème métropole de France par son nombre de communes.

La Métropole Rouen Normandie et ses 71 communes (Métropole Rouen Normandie)

Son territoire est exposé à plusieurs aléas d’origine naturelle (inondation, canicule/sécheresse, îlots de chaleur urbains (ICU), retrait/gonflement d’argile) et anthropique (stockage et transports de produits/combustibles industriels, marnières).

Dans ce contexte marqué par la gravité potentielle des aléas, combinée aux nombreux enjeux et infrastructures sensibles sur le territoire de la MRN, nous avons réalisé, dans le cadre du projet de plateforme numérique multirisque un recensement des enjeux socio-économiques majeurs du territoire, ceux-ci étant entendus comme des « infrastructures essentielles » (D’Ercole & Metzger, 2002) et indispensables au fonctionnement du territoire. Ce travail a été réalisé à l’aide d’outils géomatiques qui nous ont permis à la fois de constituer une base de données sur la localisation des enjeux et des aléas, et de réaliser, dans un second temps, les croisements nécessaires à l’analyse des risques inondations et ICU sur le territoire de la MRN.

L’identification des catégories d’enjeux majeurs susceptibles d’intégrer notre travail de recensement s’est basée sur une revue de littérature scientifique en cyndinique. Dans la limite du temps du projet (2 ans), le travail s’est focalisé sur le recensement des enjeux majeurs suivants :

  • Les installations classées pour la protection de l’environnement (ICPE) ;
  • Les postes sources électriques ;
  • Les établissements scolaires ;
  • Les établissements de santé ;
  • Les casernes de pompier ;
  • Les commissariats de police ;
  • Les casernes de gendarmerie ;
  • Les mairies et mairies annexes ;
  • Les lieux culturels (musée, écomusée).

L’identification de la localisation précise de ces infrastructures est une étape indispensable du projet. Cependant pour étudier la vulnérabilité des infrastructures face aux aléas inondations et ICU, il nous a fallu, en parallèle, réaliser un travail d’identification des données d’aléa existantes. L’objectif final étant pour nous de mettre en regard à la fois les emprises spatiales des infrastructures essentielles et l’emprise spatiale potentielle des aléas (d’une inondation, ou de zones plus propices à l’apparition de fortes chaleurs).

Données et méthodes

Notre travail de localisation des enjeux majeurs est inédit dans son ambition et sa précision. En effet, l’objectif principal du projet est d’identifier l’emprise spatiale précise de ces infrastructures pour que l’on puisse ensuite les comparer aux enveloppes spatiales des aléas inondations et ICU.

Pour obtenir un tel niveau de précision nous avons utilisé, en entrée, des données ponctuelles existantes et en libre-accès fournies par différents services publics. Par données ponctuelles, nous entendons, une localisation de l’adresse précise de l’établissement représentée par un “point” sur une carte. Ces données, nécessaires, ont été par la suite retravaillées pour obtenir la précision souhaitée.

Données de référence

Les sources de données pour la localisation des infrastructures essentielles sélectionnées sont les suivantes :

La BD TOPO de l’IGN est particulièrement utilisée dans le domaine de la géomatique puisqu’elle a le double avantage de faire référence au niveau national et d’être mis à jour régulièrement. Elle contient notamment l’emprise spatiale de chaque bâtiment du territoire français. Cette donnée servira de base de départ pour la constitution de notre base de données sur l’emprise spatiale des enjeux majeurs de la MRN. Cependant, bien que la BD TOPO apporte pour chaque bâtiment référencé, un nombre significatif d’informations (notamment issues des bases de données FINESS ou Ministère de l’EN), elle ne nous a pas permis, en l’état, de satisfaire l’ensemble de nos besoins. Nous avons besoin d’une information à l’échelle de l’emprise au sol des bâtiments ainsi qu’une catégorisation précise. En ce sens, les classes de la BD Topo sont trop larges, les établissements de santé, par exemple, étant classés dans la catégorie “Commerces et autres services“.

C’est pourquoi, d’autres bases de données ont été croisées avec la BD Topo. Chaque donnée géographique sur la localisation et l’information des infrastructures essentielles ci-dessus a fait l’objet d’une vérification approfondie.

En parallèle du travail de localisation des infrastructures essentielles, nous voulions aussi étudier les impacts potentiels des aléas sur la population de manière générale. Pour cela nous avons utilisé les données démographiques à l’échelle des Ilots Regroupés pour l’Information Statistique (IRIS), la maille spatiale et statistique la plus fine de l’Institut National de la Statistique et des Etudes Économiques (INSEE).

Le choix des données d’aléa s’est porté sur les cartes d’aléa du Territoire à Risque Important d’Inondation (TRI) de Rouen-Louviers-Austreberthe et l’imagerie thermique des satellites LANDSAT pour la caractérisation des ICU.

Enfin, les données satellites Landsat donnent à lire, de manière particulièrement fine, les zones de la MRN dont les surfaces (sols ou canopées des arbres ou urbaine) étaient les plus chaudes en moyenne sur les dernières années. L’objectif, ici, est de localiser les zones les plus propices à l’essor de fortes chaleurs, ces dernières pouvant entraîner, notamment, des problématiques sanitaires pour les populations résidentes et/ou salariées qui y sont exposées.

La localisation des infrastructures au format ponctuel

La plupart des données recueillies via les opérateurs mentionnés plus haut permet d’obtenir relativement précisément un point à l’adresse de chaque enjeu majeur, même s’il fut parfois nécessaire de corriger la localisation de certains depuis les données brutes. Ces corrections furent, pour information, particulièrement nombreuses sur la base de données relatives aux ICPE. D’un point de vue technique, ces données ponctuelles offrent la possibilité de mesurer le nombre, la localisation et la densité des enjeux majeurs sur le territoire métropolitain.

Localisation des Installations Classées pour la Protection de l’Environnement (404), établissements scolaires (453) et de santé (221) en 2022

Afin de dresser un premier bilan, une carte de densité de ces infrastructures sur le territoire a été réalisée en utilisant des mailles de 400m par 400m. La carte ci-dessous met en lumière une forte concentration des enjeux majeurs dans le cœur de l’agglomération et proche des rives de la Seine.

Répartition et densité des enjeux majeurs dans la Métropole Rouen Normandie

Les 4 cartes successivement présentées sont toutes réalisées à partir de localisations ponctuelles des enjeux majeurs du territoire. Pour obtenir l’emprise spatiale précise de chaque enjeu, un travail géomatique est nécessaire.

La méthodologie pour le passage d’une localisation ponctuelle à une emprise spatiale précise des enjeux majeurs

La méthodologie du passage des points localisant les infrastructures aux polygones délimitant l’emprise spatiale du bâti est une étape fastidieuse. Elle vise à attribuer pour chaque infrastructure essentielle jusqu’alors représentée par un point tous les bâtiments qui lui sont afférents, comme l’illustre la figure ci-dessous. La difficulté du travail réside dans l’exhaustivité de l’attribution d’un ou plusieurs bâtiments à une infrastructure essentielle. Le recensement de l’ensemble des bâtiments liés aux enjeux majeurs est réalisé à partir de diverses sources : Plans de Prévention des Risques Technologiques (PPRT) pour certaines installations classées présentant des dangers pour l’environnement, la sécurité et la santé, Google Street View, vérification visuelle sur le terrain.

Le passage d’une information ponctuelle à une information surfacique

La méthodologie pour répartir la population par bâtiment à partir des données démographiques des IRIS

Pour mesurer l’exposition théorique de la population aux aléas inondation par débordement de cours d’eau et fortes chaleurs, il est important de connaître la répartition de cette dernière sur le territoire, au même titre que pour les enjeux infrastructurels majeurs. Pour faire cela, une estimation de population installée dans chaque bâtiment résidentiel de la MRN a été réalisée, ce travail se basant sur les travaux menés par les associations de surveillance de la qualité de l’air qui ont recours à ce type d’approche pour estimer le nombre de personnes exposés à différents polluants atmosphériques notamment.

En effet, le Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l’Air (LCSQA) a publié en 2012 une méthode de répartition spatiale de la population au sein des bâtiments1 grâce aux données démographiques à l’échelle des IRIS (donnée INSEE). Le LCSQA distingue plusieurs méthodes de répartition mais l’ensemble d’entre elles converge vers une logique simple : plus la surface totale d’un bâtiment résidentiel est importante plus il y habite un nombre important de personnes.

L’échelle des IRIS pour accompagner le travail de répartition de la population au sein des bâtiments de la MRN2

Dans notre cas, le croisement entre les bâtiments présents dans la BD TOPO et la population par IRIS renseignée par l’INSEE a été réalisé en suivant les étapes ci-contre :

  • Sélection des bâtiments de la BD TOPO pour lesquels il est mentionné par l’IGN une fonction résidentielle ;
  • Calcul de la surface totale de chaque bâtiment par multiplication de la surface au sol par le nombre d’étage ;
  • Déduction du pourcentage de surface de chaque bâtiment par rapport à la surface total du bâti résidentiel de l’IRIS ;
  • Répartition de la population totale de l’IRIS en fonction du pourcentage de surface de chaque bâtiment par rapport à la surface total de l’ensemble du bâti résidentiel de l’IRIS, c’est-à-dire que si la surface d’un bâtiment résidentiel est égale à 10% de la surface totale du bâti résidentiel de son IRIS, 10% de la population totale de l’IRIS lui est affectée.

En sortie, une carte de répartition des habitants de la MRN à l’échelle du bâtiment est obtenue.

Exemple sur le secteur du Marché d’Intérêt National (MIN) de la répartition de la population des IRIS au sein des bâtiments résidentiels de la Métropole Rouen Normandie

Les bases de données des enjeux majeures et de répartition de la population construites, il convient désormais de les croiser avec des jeux de données d’aléas naturels, ici inondation et températures de surface, afin de mesurer leur exposition.

Résultats, analyse et interprétation

Croisement de la localisation de la population et des enjeux majeurs avec l’aléa inondation à partir des cartes d’aléa du TRI

Les inondations par débordement de cours d’eau (Seine et affluents principalement) et ruissellement (pluie torrentielle sous orage notamment) sont parmi les types d’inondations les plus fréquentes sur le territoire de la MRN. En effet, depuis les années 1960, 36% des inondations sur ce territoire ont été causées par débordement de cours d’eau, 36% par ruissellement et 28% par d’autres phénomènes tels que des remontées de nappe (Godefroy M., 2022).

Pour croiser les zones soumises au risque de débordement de cours d’eau avec l’emprise spatiale des bâtiments identifiés comme enjeux majeurs, nous avons utilisé les cartes d’aléa du TRI de Rouen-Louviers-Austreberthe de 20203. Ce TRI prévoit plusieurs scénarios d’inondation selon leur nature (débordement de cours d’eau et ruissellement) et selon leur probabilité de survenue (probabilité faible, moyenne ou forte) :

  • Événement fréquent (probabilité forte) : période de retour comprise entre 10 et 30 ans ;
  • Événement moyen (probabilité moyenne) : période de retour au moins centennale (correspond généralement à la crue de référence des Plans de Prévention des Risques (PPR) ;
  • Événement exceptionnel (probabilité faible) : période de retour millénale.

À la différence des PPR, ces documents ne sont pas des servitudes d’utilité publique. Toutefois, les cartographies issues du calcul de scénario de TRI peuvent être prise en compte dans les nouveaux projets d’aménagement et d’urbanisme.

Le tableau ci-après indique le nombre de bâtiments dont tout ou partie de leur surface sont comprises dans des enveloppes d’inondations calculées dans les différents scénarios du TRI. Pour information, en 2022, le territoire de la MRN disposait de 246 570 bâtiments selon la BD TOPO de l’IGN. Ce tableau révèle ainsi que :

  • 1 781 bâtiments catégorisés en tant qu’ICPE sont compris dans ou intersectent des enveloppes d’inondation à probabilité faible de débordement de cours d’eau et 398 dans des enveloppes de probabilité forte ;
  • 176 bâtiments catégorisés en tant qu’établissement de santé sont compris dans ou intersectent des enveloppes d’inondation à probabilité faible de débordement de cours d’eau et 13 dans des enveloppes de probabilité moyenne de ruissellement ;
  • 25 bâtiments catégorisés en tant que postes sources électriques sont compris dans ou intersectent des zones à probabilité moyenne de débordement de cours d’eau  et 0 au sein de zones sujettes à l’aléa ruissellement.

Nombre de bâtiments catégorisés en tant qu’enjeu majeur, par type, compris ou intersectant des enveloppes de différents scénarios d’inondation du TRI 2020

Les mêmes croisements ont été réalisés pour comparer le nombre d’établissement touchés par type, un établissement (centre hospitalier, site industriel…) pouvant comporter en son sein plusieurs bâtiments. Cette « simplification » permet d’isoler le nombre d’acteurs différents pouvant être touchés simultanément par une inondation.

Nombre d’établissement catégorisés en tant qu’enjeu majeur, par type, compris ou intersectant des enveloppes de différents scénarios d’inondation du TRI 2020

Le tableau ci-dessus indique que :

  • 204 ICPE ont a minima un bâtiment présent ou intersectant des zones à probabilité faible de débordement de cours d’eau ;
  • 1 gendarmerie a a minima un bâtiment présent ou intersectant des zones à probabilité moyenne de ruissellement ;
  • 2 commissariats de police ont a minima un bâtiment présent ou intersectant des zones à probabilité forte de débordement de cours d’eau.

Enfin, un croisement entre la localisation « théorique » des populations résidentes au sein des et les scénarios du TRI a été opéré. Comme le donne à lire le tableau ci-après, près de 18 291 habitants de la Métropole Rouen Normandie, sur les 491 941 qu’elle comptait en 2018 d’après l’INSEE4, résideraient dans une zone exposée à un aléa « débordement de cours d’eau » de probabilité moyenne, soit près de 4% de la population.

Nombre d’habitant “théorique” résidant dans des logements situés dans ou intersectant des enveloppes de différents scénarios d’inondation du TRI 2020

Croisement de la localisation de la population avec les données de la température de surface mesurée par Landsat

L’impact des fortes chaleurs sur la santé des populations est un sujet de plus en plus présent en Normandie depuis quelques années. Les dernières fortes chaleurs enregistrées, ces 5 dernières années et plus globalement les travaux du Giec local et du Giec Normand ont montré cette tendance. Au début de ce projet, un manque important de données géographiques à échelle fine fut constaté, rendant impossible d’estimer la localisation des zones (ou quartier ou ilot) de la MRN susceptibles de « surchauffer ». Il fut donc décidé d’utiliser l’imagerie satellite thermique Landsat pour tenter de caractériser les « points chauds » du territoire. Il est toutefois important de noter que l’imagerie satellite ne permet pas à elle seule de valider la reconnaissance de tel ou tel portion de territoire comme un îlot de chaleur. En effet, d’autres paramètres, non mesurée par l’imagerie infrarouge thermique, tel que la vitesse du vent, la morphologie du quartier (une cartographie LCZ par exemple), cumul d’ensoleillement… sont nécessaires. Or, ces données sont aujourd’hui disponibles de façon incomplète à l’échelle de la MRN bien que des travaux cherchent à dépasser et/ou à combler les limites actuelles5.

Par conséquent, et pour avoir une première idée simple des zones à enjeux, c’est-à-dire possiblement des « points chauds », il fut décidé de traiter l’ensemble des images satellites Landsat existantes depuis les années 80 en moyennant les températures de surface par période de 5 années. Il a ainsi été possible d’obtenir une cartographie de la MRN présentant les zones dans lesquels les températures de surface sont, en moyenne, les plus élevées.

Ces données satellites ont, ensuite, été croisées avec la répartition théorique de la population résidente de la MRN, à l’instar de ce qui a été réalisé pour les aléas inondations. Les premiers résultats indique que 85 % de la population auraient été exposées entre 2018-2023 à des températures de surface, en moyenne, de plus de 21°C. Ici, rien ne démontre que la majorité de la population est exposée à des valeurs de température dépassant un seuil dangereux pour la santé. Simplement, cela constitue une première base solide nécessaire à l’identification de zones dont la température du sol est plus importante qu’ailleurs. Cette première brique appelle une poursuite de ces investigations afin de mesurer le pouvoir « réchauffant » réel de ces parties du territoire et, surtout, à une analyse de valeurs atmosphériques et de confort thermique.

En cette quête de données de températures atmosphériques, la méthode TVX offre l’opportunité d’estimer une température de l’air pour chaque pixel d’une image Landsat. Or, la spatialisation des résultats du TVX à l’échelle de la MRN s’avère complexe au regard du faible nombre de stations météorologiques implantées aujourd’hui sur ce territoire, nécessaire à la calibration de la méthode. C’est pourquoi les résultats de cette méthode n’ont pas encore été croisés avec la localisation théoriques de la population résidente. Une fois les résultats de cette méthode fiabilisés, cela permettra d’aller plus loin, et plus finement, dans l’interprétation et l’analyse de l’exposition des populations à des températures atmosphériques pouvant, potentiellement, dépasser des seuils de conforts et sanitaires.

Conclusion

En conclusion, le travail mené lors de ce projet de recherche a permis de créer une base de données conséquentes pour un nombre important d’enjeux majeurs, à l’échelle des bâtiments de la Métropole de Rouen Normandie.  Ce long travail est nouveau dans sa précision. Il représente le socle des travaux sur le croisement entre les enjeux majeurs et les données d’aléa. Il permet d’obtenir un aperçu général à l’échelle macro de l’exposition des enjeux majeurs et des populations résidentes aux risques inondations et d’ICU.  Les données géographiques issues de ses travaux sont disponibles aux téléchargements sur la page du « Catalogue de données » et consultables sur l’outil de « Cartographie en ligne ».

Bien que novateur, ce travail reste néanmoins insuffisant pour analyser les conséquences à l’échelle micro de la survenu d’un événement perturbateur. Des études à l’échelle même des enjeux majeurs (étude de danger sur un site industriel liée à son exposition au risque d’inondation par exemple) semble aujourd’hui primordiale tout comme l’ouverture vers le concept de vulnérabilité territoriale (Demoraes F., 2004). Cette notion introduit la notion sous-jacente du multirisques, à savoir la nécessité d’apporter une lecture systémique sur la concomitance et les effets-dominos et sur l’aménagement du territoire, vecteur de vulnérabilité aussi important qu’un aléa naturel.

Bibliographie (non exhaustive)

G. Commère, 2022. Caractérisation des évènements de canicules, de vagues chaleurs, et incendies, analyse du phénomène d’îlots de chaleurs urbain de la métropole Rouen Normandie. Master, Rouen, Université de Rouen Normandie.

Demoraes F., 2004. Mobilité, enjeux et risques dans le District Métropolitain de Quito (Equateur). Thèse, Université de Savoie.

D’Ercole R., Metzger P., 2002. Los lugares esenciales del Distrito Metropolitano de Quito. Institut de Recherche sur le Développement, Colección Quito Metropolitano.

M. Godefroy, 2022. Caractériser les inondations historiques sur le territoire de la Métropole Rouen Normandie. Master, Rouen, Université de Rouen Normandie.


  1. https://www.lcsqa.org/system/files/media/documents/drc-15-144366-01026a_methodologiepopulation_vf.pdf ↩︎
  2. Pour les communes de moins de 2 000 habitants, les limites de l’IRIS coïncident avec les limites communales. ↩︎
  3. TRI – Géorisques : https://www.georisques.gouv.fr/articles-risques/inondations/prevention-du-risque#:~:text=Les%20cartographies%20des%20TRI%20repr%C3%A9sentent,pr%C3%A9sents ↩︎
  4. Populations légales 2018 | Insee ↩︎
  5. À ce sujet, il est notamment possible de citer les données de modélisations réalisées par le bureau d’études Solénéos sur les îlots de chaleur de la Métropole Rouen Normandie remis en mai 2024 et/ou le projet porté par la MRN et l’URN de déployer un réseau synoptique de stations météorologiques pour mesurer de la donnée in-situ. ↩︎