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Modélisation de déclenchement davalanche par réseaux de neurones D.Grancher*, V.Jomelli**, D.Saizonou*, S.Escande*** *Laboratoire de Géographie Physique.

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1 Modélisation de déclenchement davalanche par réseaux de neurones D.Grancher*, V.Jomelli**, D.Saizonou*, S.Escande*** *Laboratoire de Géographie Physique de Meudon CNRS **IRD Montpellier *** CEMAGREF Grenoble

2 Problématique Avalanches en France: 50 morts par an Prévention à court terme localement. Est-il possible de prédire un déclenchement davalanche à partir uniquement de données météo simples? Modèle simple, local, peu coûteux avec données disponibles

3 Quest ce quune avalanche? Une avalanche est un écoulement gravitaire rapide dune masse de neige sur une pente de montagne (Ancey & Charlier, 1996) Force de résistance Force de traction

4 Avalanche de fonteAvalanche de poudreAvalanche de plaque 3 types davalanche

5 Facteurs Météo Végétation Pente Contexte extérieur: déclenchement préventif, skieur… Instabilité du manteau neigeux

6 Enquête Permanente des Avalanches Données du CEMAGREF de Grenoble Recensement journalier des avalanches par des techniciens du parc national des Écrins Identification sur chaque couloir de la vallée de Valloire entre 1978 et 2002 Évènement avalancheux:1/0 et type davalanche (non fiable a 100%)

7 Données météorologiques Données Météo France Précipitation et température journalières sur la vallée. Construction de variables représentant le réchauffement et laccumulation de neige: (amplitude thermique, hauteur des précipitations depuis la dernière avalanche…)

8 Carte de localisation

9 Lévénement avalancheux dans la base de données Couloirs haute fréquence: plus de 40 avalanches par an Couloirs basse fréquence: entre 20 et 40 avalanches par an

10 Choix du réseau de neurones Étude précédente avec régression logistique Avalanche= événement rare dans la base de donnée. Modèle avec apprentissage Modèle permettant la manipulation dun grand nombre de données.

11 Démarche méthodologique Choix des variables explicatives Construction dun modèle optimal sur un seul couloir par apprentissage Application sur lensemble de la base de données.

12 Choix des variables explicatives Test de Wilcokson On ordonne les valeurs de chaque variable dans léchantillon et on compare les rangs obtenus par les jours sans avalanche et avec avalanche 12 variables météorologiques sélectionnées

13 Réseau de neurones Un neurone:

14 Réseau de neurones Fonction de sortie du réseau de neurones

15 Modèle optimal (1) Entrée: 12 variables météo Sortie: 0 ou 1 (avalanche/non avalanche) Normalisation et rescaling des données dentrée Choix de la structure du RN (nombre de couches cachées, poids…)

16 Modèle optimal (2) Choix des meilleurs prédicteurs par OCD: « Optimal Cell Damage »: Procédure backward: les prédicteurs sont enlevés au fur et à mesure Jusquà minimum local de la variance Les différents modèles sont testés par un test de Fisher (sur lerreur de prédiction sur un ensemble test)

17 Modèle optimal (3) Il ne reste que 2 variables: la différence de température entre j et j-1 et Les précipitations de j-1

18 Construction du RN sur un couloir unique 1944 données, 3% davalanches

19 Qualité du modèle On demande faux positifs< 20%

20 Résultats sur le couloir test Prédiction observation 01 O84%15% 144%55%

21 Résultats Baisse de la détection des avalanches de fonte Meilleure prédiction des avalanches de plaque 40% davalanches retrouvées

22 Implémentation Avec R Library(nnet) Temps de calcul très rapide Procédure reproductible en cas de « délocalisation »

23 conclusion Résultats encourageants Résultats différents suivant le type davalanche Modèle simple, peu coûteux et reproductible. Système « boite noire »: on ne peut pas interpréter le rôle de chaque variable

24 Perspectives Prise en compte des paramètres géomorphologiques Autres variables météo Travailler à 2 jours près Comparer à dautres méthodes neuronales


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