Travail de fin d'études[BR]- Travail de recherche personnel[BR]- Travail d'expertise interdisciplinaireEvaluation du risque d'inondation pluviale dans la ville de Tuléar au sud-ouest de Madagascar
Baga, Wendzoodo Amédée
Promotor(s) : Dewals, Benjamin
Date of defense : 1-Sep-2023 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/18895
Details
Title : | Travail de fin d'études[BR]- Travail de recherche personnel[BR]- Travail d'expertise interdisciplinaireEvaluation du risque d'inondation pluviale dans la ville de Tuléar au sud-ouest de Madagascar |
Author : | Baga, Wendzoodo Amédée |
Date of defense : | 1-Sep-2023 |
Advisor(s) : | Dewals, Benjamin |
Committee's member(s) : | Tychon, Bernard
Ozer, Pierre |
Language : | French |
Number of pages : | 66 |
Keywords : | [fr] Aléa hydrologique, vulnérabilité, risque, apprentissage automatique, Tuléar |
Discipline(s) : | Life sciences > Environmental sciences & ecology |
Name of the research project : | Evaluation du risque d'inondation pluviale dans la ville de Toliara au sud-ouest de Madagascar |
Target public : | Researchers Professionals of domain Student General public |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Degree: | Master de spécialisation en gestion des risques et des catastrophes à l'ère de l'Anthropocène |
Faculty: | Master thesis of the Faculté des Sciences |
Abstract
[fr] Tuléar à l’instar des autres villes de Madagascar est confronté aux problèmes d’inondation pluviale. Cet aléa hydrologique est le plus souvent associé aux cyclones dans la région du sud-ouest du pays. A Tuléar, chef-lieu de la région Atsimo Andrefana, les pluies journalières associées aux inondations sont comprises entre 20 mm et 192 mm avec des périodes de retour de 5 ans à plus de 10000 ans. Dans un contexte de changement climatique et d’urbanisation, l’élaboration d’une carte à risque d’inondation est importante pour améliorer l’adaptation et la résilience de la population. La fiabilité d’une telle carte est fortement liée à la disponibilité des données et aux méthodes utilisées pour sa production. Pour ce faire, la présente étude combine des approches innovantes pour déterminer la vulnérabilité de la population et caractériser l’aléa hydrologique. Le processus de hiérarchie analytique (AHP) a consisté à mesurer la cohérence des jugements des gestionnaires de risque et à évaluer le poids des facteurs tels que la densité de la population, le type de maison et la distance par rapport au centre de santé sur la vulnérabilité des habitants de Tuléar. Deux modèles d’apprentissage automatique à savoir la régression logistique binaire (RL) et les forêts aléatoires (RF) ont été utilisés pour identifier les zones inondables de Tuléar. Les simulations effectuées avec ces modèles de Machine Learning indiquent que le modèle RF présente les meilleures performances (Précision globale=0,86 ; AUC=0,86 ; TP=0,89) de prédiction des zones d’inondation. La modélisation montre que la distance par rapport aux routes, la morphologie du terrain, la topographie et l’occupation de sol sont les paramètres les plus importants dans l’identification des zones inondables. La carte de risque d’inondation issue de la combinaison des deux méthodes montre que la plus grande partie de la ville (50% de la superficie) est à un niveau de risque d’inondation élevé et environ 10% de la superficie de la ville présente un niveau de risque d’inondation faible à très faible. Cette étude a permis d’évaluer avec peu de données le risque d'inondation urbaine et de déterminer les facteurs de vulnérabilité. Les cartes de risque et de vulnérabilité obtenues sont utiles pour les gestionnaires et les décideurs. Elles constituent aussi un outil indispensable pour la planification de l’occupation de sol de la ville de Tuléar.
Cite this master thesis
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