En cette p\u00e9riode o\u00f9 les sports d\u2019hiver en Suisse sont souvent associ\u00e9s dans l’actualit\u00e9 aux avalanches, nous revenons sur un article concernant les m\u00e9thodes statistiques de pr\u00e9vision de ce danger naturel. Cette publication a \u00e9t\u00e9 d\u00e9pos\u00e9e sur Serval par Giona Matasci, assistant doctorant au CRET sp\u00e9cialis\u00e9 en analyse d\u2019images de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection, et co-auteur de cette publication.
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Dans les derni\u00e8res d\u00e9cennies, les m\u00e9thodes statistiques de pr\u00e9vision d’avalanches ont \u00e9t\u00e9 largement d\u00e9velopp\u00e9es dans des r\u00e9gions diverses comme les Alpes, les montagnes Rocheuses ou en Ecosse. Ce type d’\u00e9tude r\u00e9pond aux besoins sp\u00e9cifiques de r\u00e9gions sujettes aux avalanches, un danger naturel li\u00e9 \u00e0 l’habitat humain en montagne et \u00e0 la pratique des sports d’hiver. La Suisse est embl\u00e9matique de ce cas de figure. Dans ce contexte, l’Institut pour l’\u00e9tude de la neige et des avalanches (SLF) utilise depuis les ann\u00e9es ’80 un syst\u00e8me automatis\u00e9 d’aide \u00e0 la pr\u00e9vision, appel\u00e9 NXD, qui se base sur la m\u00e9thode statistique des \u00ab\u00a0plus proches voisins\u00a0\u00bb. Il s’agit d’un outil de support pour les experts qui est utilis\u00e9 lors de la production des bulletins et des cartes de danger d’avalanche \u00e0 une \u00e9chelle r\u00e9gionale (les diff\u00e9rents secteurs de l’espace alpin suisse).<\/p>\n\n\n\n
Dans la m\u00eame id\u00e9e du NXD, le but de la recherche de Giona \u00e9tait de mettre au point un mod\u00e8le statistique fiable de pr\u00e9diction de l’activit\u00e9 avalancheuse, mais cela \u00e0 une \u00e9chelle spatiale beaucoup plus fine. La m\u00e9thode d\u00e9velopp\u00e9e avait pour but d’int\u00e9grer efficacement des informations spatiales et temporelles d\u00e9taill\u00e9es sur les \u00e9pisodes de d\u00e9clenchement. Le cas d’\u00e9tude a concern\u00e9 la r\u00e9gion de Lochaber en \u00c9cosse, dans laquelle on trouve le plus haut sommet du Royaume Uni, le Ben Nevis. Le travail a pris en compte les facteurs m\u00e9t\u00e9orologiques tels que la temp\u00e9rature de l’air, la vitesse et la direction du vent et les facteurs li\u00e9s au manteau neigeux, comme son \u00e9paisseur ou sa temp\u00e9rature. Ces variables d\u00e9crivant globalement les conditions propices au d\u00e9clenchement d\u2019une avalanche ont ensuite \u00e9t\u00e9 combin\u00e9es avec des informations topographiques li\u00e9es aux couloirs avalancheux o\u00f9 des \u00e9v\u00e9nements ont \u00e9t\u00e9 observ\u00e9s. En fait, gr\u00e2ce \u00e0 un Mod\u00e8le Num\u00e9rique de Terrain, pour chaque couloir \u00e0 risque, on a d\u00e9termin\u00e9 son altitude, sa pente et son orientation. Ainsi, gr\u00e2ce \u00e0 une vaste base de donn\u00e9es constitu\u00e9e de 18 ann\u00e9es d’observations quotidiennes des situations d’avalanche et des d\u00e9clenchements associ\u00e9s, une relation statistique de type cause \u00e0 effet a pu \u00eatre recherch\u00e9e. Un mod\u00e8le de pr\u00e9vision spatio-temporel a donc \u00e9t\u00e9 mis en place \u00e0 partir d’un algorithme d’apprentissage automatique appel\u00e9 Support Vector Machines. Le syst\u00e8me d\u00e9velopp\u00e9 proc\u00e8de \u00e0 des comparaisons entre les conditions du jour et des situations similaires enregistr\u00e9es dans le pass\u00e9, fournissant ainsi des pr\u00e9visions sur le comportement de la masse neigeuse pour le jour en question. Cela permet d’obtenir un excellent instrument pour l’\u00e9valuation du danger d’avalanche actuel par les experts locaux.<\/p>\n\n\n\n
Cette publication pr\u00e9sente des r\u00e9sultats prometteurs concernant les pr\u00e9visions de l’activit\u00e9 avalancheuse des diff\u00e9rents couloirs r\u00e9pertori\u00e9s dans la r\u00e9gion d’\u00e9tude. De plus, une m\u00e9thode pour la cr\u00e9ation de cartes tr\u00e8s d\u00e9taill\u00e9es du danger \u00e0 l’\u00e9chelle locale (10 m\u00e8tres de r\u00e9solution spatiale) a aussi \u00e9t\u00e9 propos\u00e9e. Il s’agit d’un d\u00e9veloppement int\u00e9ressant pour les analystes qui pourraient ainsi disposer d’outils d’aide \u00e0 la d\u00e9cision \u00e0 une \u00e9chelle tr\u00e8s fine.<\/p>\n\n\n\n
Alexei Pozdnoukhov, Giona Matasci, Mikhail Kanevski, Ross S. Purves, Spatio-temporal avalanche forecasting with Support Vector Machines<\/a>, Natural Hazards and Earth System Science<\/strong> 2011 11(2), pp. 367-382 [full text<\/a>]\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En cette p\u00e9riode o\u00f9 les sports d\u2019hiver en Suisse sont souvent associ\u00e9s dans l’actualit\u00e9 aux avalanches, nous revenons sur un article concernant les m\u00e9thodes statistiques de pr\u00e9vision de ce danger naturel. Cette publication a \u00e9t\u00e9 d\u00e9pos\u00e9e sur Serval par Giona Matasci, assistant doctorant au CRET sp\u00e9cialis\u00e9 en analyse d\u2019images de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection, et co-auteur de cette […]<\/p>\n","protected":false},"author":978,"featured_media":863,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[67088,66905],"tags":[67004,67000],"class_list":{"0":"post-328","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-parutions","8":"category-recherche-en-action","9":"tag-giona-matasci","10":"tag-mikhail-kanevski"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/328","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/978"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=328"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/328\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/863"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=328"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=328"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=328"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}