Modélisation des dommages structurels et analyse de facteurs de risque sismique lors des séismes de février 2023 dans le sud de la Turquie
Hanin, Adèle
Promotor(s) :
Hubert, Aurelia
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Jonard, François
Date of defense : 22-Jan-2025 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/22270
Details
Title : | Modélisation des dommages structurels et analyse de facteurs de risque sismique lors des séismes de février 2023 dans le sud de la Turquie |
Author : | Hanin, Adèle ![]() |
Date of defense : | 22-Jan-2025 |
Advisor(s) : | Hubert, Aurelia ![]() Jonard, François ![]() |
Committee's member(s) : | Tychon, Bernard ![]() François, Louis ![]() |
Language : | French |
Number of pages : | 114 |
Keywords : | [fr] évaluation des dommages aux bâtiments [fr] séismes de Turquie 2023 [fr] peak ground acceleration (pga) [fr] vulnérabilité [fr] risque sismique [fr] géologie [en] building damage assessment [en] 2023 Turkey earthquakes [en] peak ground acceleration (pga) [en] geology [en] vulnerability [en] seismic risk assessment |
Discipline(s) : | Physical, chemical, mathematical & earth Sciences > Earth sciences & physical geography |
Target public : | Researchers Professionals of domain Student |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Degree: | Master en sciences géographiques, orientation global change, à finalité approfondie |
Faculty: | Master thesis of the Faculté des Sciences |
Abstract
[fr] Les séismes du 6 février 2023 en Turquie ont causé des destructions massives, touchant plus de 2 millions de bâtiments dans 11 provinces. Ce travail a pour objectif de modéliser les dommages structurels à l’échelle provinciale en utilisant cinq facteurs explicatifs : la distance à la rupture, la peak ground acceleration (PGA), la pente, la présence de dépôts quaternaires et la vulnérabilité sismique des bâtiments. La corrélation entre chacun de ces facteurs et les dommages a été explorée.
Une régression linéaire multiple combinant ces cinq facteurs a permis d’expliquer plus de 84 % des dommages, avec des coefficients de détermination atteignant 90 % après optimisation par l’approche stepwise. Selon les jeux de données de dommages considérés, certaines variables, comme la vulnérabilité ou la présence de dépôts quaternaires, ont été écartées pour améliorer le modèle. Une comparaison a également été réalisée avec les estimations du CEMS montrant des résultats similaires voire supérieurs. Les résultats obtenus se sont également révélés comparables, voire meilleurs, à ceux basés sur l’indice PGA(USGS), largement utilisé dans l’analyse des séismes.
Ce travail met en évidence le rôle crucial de la distance à la rupture et de la PGA, tout en montrant l’effet de l’ajout des paramètres géomorphologiques et de vulnérabilité sur la modélisation.
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