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Analyse spatiale, évaluation et cartographie du risque glissement de terrain

TL;DR: This paper presents a three-step procedure to map landslide risk in mountain areas and simulates the relationship between several environmental factors controlling landslide location and the observed past and present landslide distribution.
Abstract: RESUME : Pour evaluer et cartographier le risque « glissement de terrain », les techniques d'analyse spatiale et les technologies SIG sont rarement utilisees. En particulier, aucune etude concerne la cartographie automatique du risque « glissement de terrain » a grande echelle (1:10,000 e), echelle de travail correspondant a la cartographie reglementaire du risque naturel en France. Cet article presente une procedure en trois etapes pour evaluer et cartographier le risque « glissement de terrain » en associant plusieurs modeles d'analyse. Dans un premier temps, la susceptibilite (composante spatiale de l'alea) aux glissements de terrain est evaluee par un modele probabiliste bivarie (theorie de l'evidence). Le modele analyse les relations mathematiques entre des facteurs environnementaux de predisposition et l'occurrence spatiale des glissements de terrains passes et presents. Dans un deuxieme temps, leurs consequences potentielles (ou dommages) sont estimees par l'identification des elements a risques (enjeux) et de leurs valeurs dans un modele d'analyse semi-empirique. Enfin, le risque « glissement de terrain » est evalue en combinant les cartes de susceptibilite et les cartes de consequences. La methode a ete elaboree dans le cadre du projet europeen ALARM (Assessment of Landslide Risk and Mitigation in Mountain Areas, 2001-2004), et a ete testee dans le bassin ABSTRACT. Spatial analysis and GIS technology are still seldom used to evaluate and map landslide risk. Especially, few studies concern the automatic mapping of landslide risk at large scales (1:10,000) corresponding to the scale of the legal regulation plans in France. Maquaire et al., Analyse spatiale du risque « glissement de terrain » 2 This paper presents a three-step procedure to map landslide risk in mountain areas. First, landslide susceptibility (e.g. the spatial component of the hazard) is evaluated with a bivariate probabilistic model. The model simulates the relationship between several environmental factors controlling landslide location and the observed past and present landslide distribution. Second, landslide potential consequences (damage) are evaluated through the identification of the elements at risk (or stakes) and their value with a semi-empirical model. Finally, landslide risk is evaluated by combining the susceptibility maps and the consequence maps. The methodology has been developed within the EU-funded project ALARM (Assessment of Landslide Risk and Mitigation in Mountain Areas, 2001-2004) and has been applied in the Barcelonnette Basin (French South Alps). MOTS-CLES : glissement de terrain, risque, susceptibilite, analyse spatiale, modelisation, SIG

Summary (4 min read)

Introduction

  • When introduced into a new environment, plants may be attacked by herbivores.
  • Crops are often introduced into multiple geographical areas: each introduction is an additional opportunity for a new pest species to arise, as documented for instance in the pea aphid Acyrthosiphon pisum (Peccoud & Simon 2010).
  • They showed that these two species are morphologically identical except for adult males: ABB males can have mid-tibiae of three different types – small, medium or massive – whereas all ECB males have small mid-tibiae (Frolov et al. 2007, 2012).
  • Larvae of both species are polyphagous, but they feed on different sets of host plants: ECB larvae are preferentially found on maize and ABB larvae are mostly found on a number of dicotyledon species, notably mugwort (Artemisia vulgaris L.), hop (Humulus lupulus L.) and hemp (Cannabis sativa L.) (review in Ponsard et al.

Ostrinia populations and strains

  • Diapausing Ostrinia larvae were collected at several sites in China and in one site in Khabarovsk (Eastern Russia), on two host plant types: maize (Zea mays L.) and dicotyledons [mugwort (Artemisia vulgaris L.), hop (Humulus lupulus L.), cocklebur (Xanthium spp.), goldenrod (Solidago canadensis L.), thistle (Cephalanoplos segetum (Bunge) Kitam), ragweed (Ambrosia trifida L.) and clematis (Clematis vitalba L.)].
  • A total of 12 and 16 populations were sampled on maize and dicotyledons, respectively.
  • Name, location and details of each sample are given in Table 1 and Fig.
  • Some of the larvae collected in 2009 were directly frozen at 20 °C prior to genotyping.
  • These strains had been founded with individuals obtained from wild ACB feeding on maize and collected as overwintering larvae in Hangzhou (Zheijiang Province) and Hengshui (Hebei Province), respectively.

Genetic clustering

  • Bayesian clustering analyses were conducted using the software STRUCTURE (Pritchard et al. 2000).
  • STRUCTURE, version 2.3.1. (Hubisz et al. 2009), offers an extension of the previous STRUCTURE model, making it possible to use available information about ‘sampling locations’ (sensu lato, i.e, geographical location or host plant).
  • This information is used as a prior and more prior weight is placed on clustering outcomes that are correlated with this sampling information.
  • Following Evanno et al. (2005), the authors computed the statistic DK, which is based on the rate of change in the log posterior probability of the data between successive values of K, to detect the uppermost hierarchical level of structure.
  • Finally, the authors used the ‘greedy’ algorithm implemented in the software CLUMPP (Jakobsson & Rosenberg 2007) to detect possible distinct modes among the results of the set of 20 independent runs obtained for any given value of K.

Genetic assignment

  • No differentiation was found between the ABB and the ECB at mitochon- drial loci (Martel et al. 2003).
  • In contrast, the mitochondrial genomes of the ACB and the ECB and those of the ACB and the ABB are significantly differentiated from each other (Coates et al. 2005).
  • Two separate digestions of the PCR products were performed: one with restriction enzyme ClaI and one with VspI.
  • These two enzymes were chosen following a preliminary analysis of the amplified COI fragment of two individuals collected in European maize fields (presumably ECB), six individuals collected in Asian.

Chengdu Shanghai

  • Maize fields (presumably ACB) and 13 individuals from dicotyledons (presumably ABB) collected worldwide (S. Ponsard, unpublished data).
  • This analysis showed that the COI fragment contained a ClaI restriction site shared by all individuals collected on maize in Europe and 85% individuals from dicotyledons.
  • Based on these results, the authors defined four ClaI-VspI mitochondrial types: acb-acb, acb-abb/ecb, abb/ ecb-acb and abb/ecb-abb/ecb.
  • It then computes for each individual the posterior probability that it belongs to each class by Markov chain Monte Carlo.
  • Anderson and Thompson (2002) have noted that NEWHYBRIDS requires the presence of diagnostic alleles to distinguish the respective genotype frequencies of distinct hybrid classes (F1 vs. F2 and backcrosses).

Genetic differentiation and IBD

  • For each population, the authors excluded all individuals that were not assigned to a probability >95% to either ACB or ABB according to their genotype at microsatellite loci.
  • Over all the ACB and ABB populations, the genetic diversity at each microsatellite locus was calculated using FSTAT 2.8 (Goudet 1999).
  • When a significant deviation from HWE was detected at a particular locus, the authors used the program MICRO-CHECKER (van Oosterhout et al. 2004) to determine whether the deviation was likely to be due to the presence of null alleles or to any other genotyping errors.
  • This corrected FST estimator will be referred to as FST {ENA}.
  • Isolation-by-distance (IBD) patterns were assessed by testing for independence between geographical [ln(geographical distance)] and genetic distances [FST {ENA}/ (1 FST{ENA})] among populations collected on each host plant type – maize vs. dicotyledons – as described by Rousset (1997).

Mating success

  • Diapausing larvae collected around Shanghai and Beijing in 2005 were kept at 4 °C for several weeks to allow diapause completion.
  • They were then placed in plastic boxes with a moist piece of cotton, maintained at 25 °C under a 16:8 h light/dark (L:D) photoperiod.
  • Male and female pupae from all populations and strains were kept separately, so that adults were all virgin prior to being used to perform crosses and backcrosses.
  • They were paired and allowed to mate during 3 consecutive nights at 25 °C and under a 16:8 h L/D photoperiod.
  • Indeed, the sperm and nutritious substances transferred by males during mating form an easily recognizable solidified structure, the spermatophore (one per mating event), that is later used by the female to fertilize her oocytes.

Hybrid fitness

  • To explore possible post-zygotic isolation between ABB, ECB and ACB, the authors raised eggs obtained from hybrid and intraspecies crosses to adult stage at 25 °C under a 16:8 h L/D photoperiod.
  • Larvae were fed on a standard artificial corn-based diet.
  • The authors calculated the average% of hatching, the average number of first instars (L1) and the% of survival at different life stages: from first (L1) to fifth (L5) instar, from L5 to pupation and from pupation to adult emergence.

Results

  • When increasing the number of clusters up to K = 6, all populations collected on maize – except Yining – were mostly assigned to a single cluster regardless of geographical origin, and this cluster never included any population collected on dicotyledons (Fig. 2).
  • The genetic differentiation was rather low and mostly nonsignificant, both among ACB and among ABB populations (Table 5 and Tables S3 and S4, Supporting information).
  • Five loci displayed mean FST {ENA} values around 0.100.

Discussion

  • Ostrinia furnacalis and O. scapulalis: two widely distributed species with specific host plants.
  • This species can oviposit on maize, as ABB migrants were detected on maize at Shenyang and Beijing (this study) and possibly in Hebei Province (Li et al. 2003).
  • As expected, all ACB males displayed small midtibia.
  • They described two further dicotyledon-feeding species that differed from the ABB only by male mid-tibia size: O. narynensis (medium mid-tibia) and O. orientalis (small mid-tibia).
  • Whether this is merely due to their sampling of two ends of a continuous gradient (Europe and Eastern Asia, leaving out Siberian populations in between) or reflects the existence of 2 distinct taxa separated by a sharp genetic discontinuity (with or without overlapping geographical distribution) is unclear.

O. nubilalis and O. scapulalis

  • As in the ECB-ABB species pair (Bethenod et al. 2005; P elozuelo et al. 2007), the authors obtained successful interspecific hybridizations in both directions between ACB and ABB individuals in no-choice laboratory conditions, although at a lower rate than intraspecific crosses in the same conditions.
  • Likewise, Y. Thomas and D. Bourguet (unpublished observations) found no obvious postzygotic isolation with respect to survival until adult stage in the ECB-ABB species pair.
  • The authors also found introgressed genotypes (F1, F2 and/or backcrosses) in natural populations collected on both maize and dicotyledons.
  • It has been shown that some (rare) ACB and ECB males are attracted both to the pheromone of their own species and to that of the opposite species (Roelofs et al. 2002; Linn et al. 2003, 2007).

O. scapulalis

  • On maize, all larvae assigned to the ACB by means of microsatellites had an ACB mitochondrial type.
  • This suggests that although hybrids are found on both host plants (indicating that there is no drastic genetic and/or ecological selection against them, at least at larval stages), there is an asymmetric gene flow between these species – the introgression going from the ACB towards the ABB.
  • More generally, the authors cannot exclude that the ACB and the ECB were already to some degree reproductively isolated from the ABB when maize was introduced into Europe and Asia.
  • Unlike many other cases of host races/sibling species diverging through ecological speciation, such premating barriers do not seem to be a by-product of ecological adaptation (except possibly temporal isolation: Thomas et al. 2003 but see Malausa et al. 2005).

Perspectives

  • Some important parts of the evolutionary histories of ACB and ECB are still missing for one pair of species (e.g. the asymmetry of introgression and the larval fitness of hybrid in the ACB/ABB pair) or for both (e.g. adult hybrid fitness).
  • 2010; however, it infests both the ACB and the ABB in China: P elissi e et al. 2012), (ii) difference in sex pheromones (the ECB and the ABB show polymorphism between the same two female pheromone blends: P elozuelo et al.
  • A most intriguing aspect is to understand what may have driven the evolution of strong premating barriers – differences in female and male sex pheromones, short-range mechanisms, courtship ultrasounds – which are unlikely to be involved in host plant adaptation.
  • There is no obvious indication that the premating barriers documented so far between the ABB, ECB and ACB might be due to any ‘magic trait’ simultaneously ensuring reproductive isolation and adaptation to host plant (Gavrilets 2004).

Supporting information

  • Additional supporting information may be found in the online version of this article.
  • Table S2 P-values for departure from heterozygosity expected under Hardy-Weinberg equilibrium.
  • Pairwise FST {ENA} values are given below the diagonal.
  • Table S5 Genetic differentiation (pairwise FST {ENA}) between ABB populations collected on dicotyledons vs. ACB collected on maize in China and Eastern Russia.
  • Fig. S2 Relation between genetic differentiation and geographical distance between Ostrinia populations collected on maize – excluding the population collected at Yining – or on dicotyledons.

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Submitted on 23 Jan 2015
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Analyse spatiale, évaluation et cartographie du risque
glissement de terrain
Jean-Philippe Malet, Yannick Thiery, Olivier Maquaire, Anne Puissant
To cite this version:
Jean-Philippe Malet, Yannick Thiery, Olivier Maquaire, Anne Puissant. Analyse spatiale, évaluation
et cartographie du risque glissement de terrain. Revue Internationale de Géomatique, Lavoisier, 2006,
16, pp.499 - 525. �10.3166/rig.16.499-525�. �hal-01108696�

Revue Internationale de Géomatique. Volume spécial – n° X/2006, pages 1 à X
Analyse spatiale, évaluation et cartographie
du risque « glissement de terrain »
Jean-Philippe Malet *,** Yannick Thiery *,*** Olivier
Maquaire *,***Anne Puissant ****
* Institut de Physique du Globe, UMR 7516 CNRS/ULP, 5 rue Descartes, F-67084
Strasbourg Cedex, France.
jeanphilippe.malet@eost.u-strasbg.fr; yannick.thiery@eost.u-strasbg.fr
,
olivier.maquaire@eost.u-strasbg.fr
** Faculty of Geosciences, Utrecht University, P.O. Box 80.115, 3508 TC Utrecht,
The Netherlands.
j.malet@geo.uu.nl
*** Géographie Physique et Environnement, UMR 6554 CNRS/UCBN, Esplanade
de la Paix, BP 5183, F-14032 Caen Cedex, France.
olivier.maquaire@unicaen.fr
, yannick.thiery@unicaen.fr
**** Geosyscom, Géographie des Systèmes de Communication, FRE 2795 CNRS,
University of Caen- Basse Normandie, Esplanade de la Paix, F-14032 Caen Cedex,
France.
anne.puissant@unicaen.fr
RÉSUMÉ : Pour évaluer et cartographier le risque « glissement de terrain », les techniques
d’analyse spatiale et les technologies SIG sont rarement utilisées. En particulier, aucune
étude concerne la cartographie automatique du risque « glissement de terrain » à grande
échelle (1:10,000
è
), échelle de travail correspondant à la cartographie règlementaire du
risque naturel en France. Cet article présente une procédure en trois étapes pour évaluer et
cartographier le risque « glissement de terrain » en associant plusieurs modèles d’analyse.
Dans un premier temps, la susceptibilité (composante spatiale de l’aléa) aux glissements de
terrain est évaluée par un modèle probabiliste bivarié (théorie de l’évidence). Le modèle
analyse les relations mathématiques entre des facteurs environnementaux de prédisposition et
l’occurrence spatiale des glissements de terrains passés et présents. Dans un deuxième temps,
leurs conséquences potentielles (ou dommages) sont estimées par l’identification des
éléments à risques (enjeux) et de leurs valeurs dans un modèle d’analyse semi-empirique.
Enfin, le risque « glissement de terrain » est évalué en combinant les cartes de susceptibilité
et les cartes de conséquences. La méthode a été élaborée dans le cadre du projet européen
ALARM (Assessment of Landslide Risk and Mitigation in Mountain Areas, 2001-2004), et a
été testée dans le bassin de Barcelonnette (Alpes de Haute-Provence, France).
ABSTRACT. Spatial analysis and GIS technology are still seldom used to evaluate and map
landslide risk. Especially, few studies concern the automatic mapping of landslide risk at
large scales (1:10,000) corresponding to the scale of the legal regulation plans in France.

Maquaire et al., Analyse spatiale du risque « glissement de terrain » 2
This paper presents a three-step procedure to map landslide risk in mountain areas. First,
landslide susceptibility (e.g. the spatial component of the hazard) is evaluated with a
bivariate probabilistic model. The model simulates the relationship between several
environmental factors controlling landslide location and the observed past and present
landslide distribution. Second, landslide potential consequences (damage) are evaluated
through the identification of the elements at risk (or stakes) and their value with a semi-
empirical model. Finally, landslide risk is evaluated by combining the susceptibility maps and
the consequence maps. The methodology has been developed within the EU-funded project
ALARM (Assessment of Landslide Risk and Mitigation in Mountain Areas, 2001-2004) and
has been applied in the Barcelonnette Basin (French South Alps).
MOTS-CLÉS : glissement de terrain, risque, susceptibilité, analyse spatiale, modélisation, SIG
KEYWORDS: landslide, risk assessment, susceptibility, spatial analysis, modelling, GIS.
1. Introduction
Le risque « glissement de terrain » est lié, d’une part à la présence d'un événement
ou aléa qui est la manifestation d'un phénomène naturel géomorphologique, et
d'autre part à l'existence d'enjeux qui représentent l'ensemble des conséquences ou
des pertes attendues (vies humaines, blessés, dommages aux biens, à l’activité
économique, aux moyens de subsistance, à l’environnement ou au patrimoine). Le
risque peut ainsi être exprimé par [Eq. 1] :
[1] Risque = f (aléa ; conséquence sur les enjeux)
Les conséquences de l’action d'un aléa sur les enjeux sont fonction des éléments
exposés et de leur vulnérabilité [Eq. 2], qui est le plus fréquemment exprimée en
terme de valeur ou de degré de dégâts (Glade, 2003):
[2] Conséquence = f (élément exposé ; vulnérabilité)
Ces différents concepts et termes ont été définis dans le cadre général de
l’analyse du risque (UNDRO, 1979 ; UNDP/BCPR, 2004), puis adaptés aux
spécificités du risque « glissement de terrain » par plusieurs auteurs depuis le début
des années 1990 (Cruden et Fell, 1997 ; Bonnard et al., 2004 ; Fell et al., 2005).
La démarche scientifique d’analyse pour le zonage du risque « glissement de
terrain » est synthétisée par les questionnements de la Figure 1 (Malet, 2003), en
distinguant les caractéristiques des phénomènes générateurs d’un aléa et les
caractéristiques des enjeux. Les questions 1 et 2 permettent d’évaluer la
susceptibilité des terrains, c’est-à-dire la probabilité d’occurrence spatiale d’un
phénomène pour plusieurs facteurs de prédisposition environnementaux ; en
complément, les questions 3 à 5 permettent d’évaluer l’aléa stricto-sensu, c’est-à-
dire la probabilité d’occurrence spatiale, temporelle et de propagation d’un
phénomène d’intensité donnée (Cruden et Fell, 1997 ; Fell et al., 2005). Les
questions 6 à 8 permettent de caractériser les conséquences de l’aléa sur les enjeux
potentiellement affectés. Pour chaque enjeu reconnu, qui varie selon l'aléa considéré

Maquaire et al., Analyse spatiale du risque « glissement de terrain » 3
et le cadre socio-économique et environnemental de la région d’étude, une
évaluation des dommages est réalisé à partir du nombre et de la valeur des éléments
exposés. Procéder à une évaluation quantitative du risque comporte ainsi trois
étapes : (1) l’analyse de l’aléa, (2) l’analyse des conséquences et enfin (3) le calcul
du risque par le croisement des informations obtenues aux étapes 1 et 2.
Figure 1. Concepts, termes et questions à résoudre pour l’analyse et le zonage du
risque « glissement de terrain » (exemple du glissement-coulée de Tessina, Belluno,
Italie ; modifié de Malet, 2003).
Dans la mesure où il est souvent difficile de quantifier un niveau d’aléa, très
fréquemment seule la susceptibilité des terrains à un type de phénomène est
analysée (Aleotti et Chowdhury, 1999). Ainsi, seuls des éléments réponses aux
questions 1 et 2 pour les phénomènes, et 6 à 8 pour les enjeux sont généralement
utilisés, soit car les données nécessaires à une analyse complète et rigoureuse ne
sont pas disponibles ou insuffisamment détaillées, soit à cause de l’incertitude
associée à la connaissance des phénomènes. Le risque est alors exprimé sans
référence à la composante temporelle de l’aléa par [Eq. 3] :
[3] Risque = f (susceptibilité ; conséquence sur les enjeux)
Ainsi, ce travail propose une méthodologie, reproductible et généralisable, de
cartographie du risque « glissement de terrain » par l'utilisation de modèles

Maquaire et al., Analyse spatiale du risque « glissement de terrain » 4
d’analyse fondés sur la technologie SIG. La méthodologie comprend trois étapes
successives :
(1) l'évaluation et la cartographie de la susceptibilité aux phénomènes
« glissement de terrain », par l'utilisation d'un modèle probabiliste bi-varié simulant
la relation entre des facteurs de contrôle de la localisation des glissements et leur
distribution passée et actuelle ;
(2) l’évaluation et la cartographie des conséquences d’un événement par
l'identification des éléments exposés et l'analyse de leurs dommages éventuels. Ces
derniers sont évalués par un modèle spatialisé semi-empirique combinant plusieurs
critères de description des enjeux directs (structurel, fonctionnel et corporel) et des
enjeux indirects. Ce procédé permet de s’affranchir de la collecte de données
économiques chiffrées pour les éléments exposés, souvent difficiles à obtenir ;
(3) l'évaluation et la cartographie du risque total « glissement de terrain » par la
combinaison des cartes de susceptibilité et des cartes de conséquences.
La méthodologie est appliquée dans le secteur Sud du Bassin de Barcelonnette
(Alpes-de-Haute-Provence, France), zone affectée par plusieurs types de glissements
de terrain et soumises à de forts enjeux.
2. Concepts et approches pour l’analyse du risque « glissement de terrain »
La méthodologie utilisée pour l’analyse du risque « glissement de terrain » est
schématisée à la Figure 2.
2.1. L’analyse de la susceptibilité
La susceptibilité est définie comme la probabilité spatiale qu’un glissement de
terrain se produise sur un territoire pour différentes conditions environnementales
locales. Les techniques d’analyse spatiale (Guzzetti et al., 1999 ; van Westen, 2000,
2004) permettent d’identifier des zones susceptibles selon deux approches
distinctes :
(1) une approche directe et qualitative fondée sur une connaissance experte et
intuitive de la relation entre les glissements de terrain observés et différents facteurs
de prédisposition. Cette méthode est utilisée en France pour l’élaboration des Plans
de Prévention des Risques (PPR ; MATE/METL, 1999), et en Suisse pour la
réalisation des Cartes de Danger (BUWAL/BWW/BRP
, 1997) ;
(2) une approche indirecte, généralisable et reproductible, fondée sur des
modèles statistiques d’analyse spatiale. Le concept fondamental de ces modèles est
d’étudier le comportement d'une variable dépendante (localisation des glissements
de terrain) à partir d’une combinaison de variables indépendantes prédictives pour
des unités géomorphologiques homogènes. Des modèles d’analyse bivariée ou

Citations
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Journal ArticleDOI
TL;DR: In this article, the authors applied a recently developed algorithm automating slope unit delineation, given a number of parameters, in order to optimize simultaneously the partitioning of the terrain and the performance of a logistic regression susceptibility model.

114 citations

01 Jan 2002
TL;DR: In this article, the authors discuss the proposed three-step procedure of hazard identification, hazard assessment and risk management, and present the Code of Practice concerning the hazard maps involved the standard use of three col- ours (red, blue and yellow) to indicate areas of prohibited construction, construction with certain safety requirements and construction without re-striction.
Abstract: More than 6% of Switzerland is prone to slope instability. New federal regulations require regional authorities (cantons) to generate natural hazard maps and the zoning of mass movements to restrict development on hazard-prone land. The paper discusses the proposed three-step procedure of hazard identification, hazard assessment and risk management. The Codes of Practice concerning the hazard maps involve the standard use of three col- ours (red, blue and yellow) to indicate areas of prohibited construction, construction with certain safety requirements and construction without re- striction. ResumePlus de 6% du territoire suisse est soumis a des phenomenes d'instabilites de terrain. De nouv- elles bases legales exigent des autoritesr egionales l'etablissement de cartes de danger et le zonage pour les mouvements de terrain afin de restreindre le developpement dans les zones sensibles. Une pro- cedure en trois etapes comprend l'identification du danger, l'evaluation du danger et la gestion du ris- que. L'application dans l'amenagement de ces cartes de danger peut etre resumee ainsi: dans les zones rouges les constructions sont interdites, dans les zones bleues les constructions sont autorisees lors- que des prescriptions techniques de securitesont respectees et dans les zones jaunes les constructions sont autorisees.

101 citations

Journal ArticleDOI
TL;DR: In this paper, an indicator-based GIS-aided methodology is proposed with an application to regional-scale consequence analysis, which allows describing, quantifying, valuing, totalizing and visualising different types of consequences.
Abstract: Consequence analysis is, together with hazard evaluation, one of the major steps of landslide risk assessment. However, a significant discrepancy exists between the number of published landslide hazard and landslide consequence studies. While various methodologies for regional-scale hazard assessment have been developed during the last decade, studies for estimating and visualising possible landslide consequences are still limited, and those existing are often difficult to apply in practice mainly because of the lack of data on the historical damage or on landslide damage functions. In this paper, an indicator-based GIS-aided methodology is proposed with an application to regional-scale consequence analysis. The index, called Potential Damage Index, allows describing, quantifying, valuing, totalizing and visualising different types of consequences. The method allows estimating the possible damage caused by landslides by combining weighted indicators reflecting the exposure of the elements at risk. Direct (physical injury, and structural and functional damage) and indirect (socio-economic impacts) consequences are individually analysed and subsequently combined to obtain a map of total consequences due to landsliding. Geographic visualisation of the index allows the delineation of the areas exposed to any type of possible impacts that could be combined with a corresponding map displaying landslide probability of occurrence. The method has been successfully applied to analyse the present consequences in the Barcelonnette Basin (South French Alps). These maps contribute to development of adequate land use and evacuation plans, and thus are important tools for local authorities and insurance companies.

24 citations


Cites background from "Analyse spatiale, évaluation et car..."

  • ...This approach is highly flexible for adaptation to complex environmental contexts in order to determine the global cost of the losses (Bonnard et al. 2004; Malet et al. 2006)....

    [...]

Dissertation
12 Dec 2012
TL;DR: In this paper, a porte sur l'etude de glissements de terrain rotationnels-translationnels complexes localises en bordure littorale du Calvados is presented.
Abstract: Cette these porte sur l'etude de glissements de terrain rotationnels-translationnels complexes localises en bordure littorale du Calvados. Ces glissements se manifestent par une activite reguliere, avec des deplacements saisonniers variant de quelques millimetres a quelques centimetres par an. Ils revetent un caractere plus spectaculaire lorsque les deplacements s'accelerent brutalement sous l'action de facteurs de declenchement divers et combines. La complexite de ces processus hydro-gravitaires reside dans leur fonctionnement heterogene dans le temps, et dans leur localisation dans un environnement littoral urbanise. Ces secteurs sont donc des zones a risque a fort enjeux socio-economiques. Pour mieux comprendre le fonctionnement de ces glissements, les travaux se focalisent sur : * (1) la caracterisation de la structure interne des glissements a l'aide de donnees geophysiques, geotechniques et geomorphologiques ; * (2) les specificites hydrologiques et hydrogeologiques du versant et la caracterisation des parametres hydrodynamiques des corps aquiferes qui composent ces glissements ; * (3) la caracterisation de la cinematique de versant en surface et en profondeur a partir d'un reseau de surveillance et la mise en evidence des variabilites spatiales et temporelles des deplacements actuels ; * (4) l'identification de seuils piezometriques ou pluviometriques qui expliqueraient le declenchement des instabilites brusques et saisonnieres ; * (5) l'evaluation des consequences et la gestion du risque suite aux differentes crises d'acceleration et l'evaluation du risque actuel a partir des consequences potentielles et des scenarios d'extension des glissements.

13 citations

References
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Journal ArticleDOI
TL;DR: In this paper, the authors used geomorphological information to assess areas at high landslide hazard, and help mitigate the associated risk, and found that despite the operational and conceptual limitations, landslide hazard assessment may indeed constitute a suitable, cost-effective aid to land-use planning.

2,146 citations


"Analyse spatiale, évaluation et car..." refers methods in this paper

  • ...Les techniques d’analyse spatiale (Guzzetti et al., 1999 ; van Westen, 2000, 2004) permettent d’identifier des zones susceptibles selon deux approches distinctes : (1) une approche directe et qualitative fondée sur une connaissance experte et intuitive de la relation entre les glissements de…...

    [...]

Book
08 Feb 1995
TL;DR: An introduction to GIS and tools for map analysis: map pairs, spatial data models, and more.
Abstract: Chapter headings. Introduction to GIS. Spatial data models. Spatial data structures. Spatial data input. Visualization and query of spatial data. Spatial data transformations. Tools for map analysis: single maps. Tools for map analysis: map pairs. Tools for map analysis: multiple maps.

1,640 citations


Additional excerpts

  • ...Le modèle d’analyse est une version log-linéaire du théorème général de Bayes utilisant les notions de probabilité a priori et de probabilité a posteriori (Bonham-Carter, 1994)....

    [...]

Journal ArticleDOI
TL;DR: In this paper, the authors present a summary review and a classification of the main approaches that have been developed world-wide for the assessment of hazard and risk of landsliding, and several considerations concerning acceptable risk and risk management are presented.
Abstract: This paper deals with several aspects of the assessment of hazard and risk of landsliding. In recent years the interest in this topic has increased greatly and there are many technical papers dealing with this subject in the literature. This article presents a summary review and a classification of the main approaches that have been developed world-wide. The first step is the subdivision between qualitative and quantitative methods. The first group is mainly based on the site-specific experience of experts with the susceptibility/hazard determined directly in the field or by combining different index maps. The approaches of the second group are formally more rigorous. It is possible to distinguish between statistical analyses (bivariate or multivariate) and deterministic methods that involve the analysis of specific sites or slopes based on geo-engineering models. Such analyses can be deterministic or probabilistic. Among the quantitative methods discussed is the Neural Networks approach which has only recently been applied to engineering geology problems. Finally several considerations concerning the concept of acceptable risk and risk management are presented.

1,227 citations

Book
01 Jan 2004

813 citations


Additional excerpts

  • ...UNDP/BCPR, Reducing disaster risk....

    [...]

  • ...…f (élément exposé ; vulnérabilité) Ces différents concepts et termes ont été définis dans le cadre général de l’analyse du risque (UNDRO, 1979 ; UNDP/BCPR, 2004), puis adaptés aux spécificités du risque « glissement de terrain » par plusieurs auteurs depuis le début des années 1990 (Cruden et…...

    [...]

  • ...2], qui est le plus fréquemment exprimée en terme de valeur ou de degré de dégâts (Glade, 2003): [2] Conséquence = f (élément exposé ; vulnérabilité) Ces différents concepts et termes ont été définis dans le cadre général de l’analyse du risque (UNDRO, 1979 ; UNDP/BCPR, 2004), puis adaptés aux spécificités du risque « glissement de terrain » par plusieurs auteurs depuis le début des années 1990 (Cruden et Fell, 1997 ; Bonnard et al., 2004 ; Fell et al., 2005)....

    [...]

  • ...A challenge for development, New York, UNDP/Bureau for Crisis Prevention and Recovery, 2004....

    [...]

Book ChapterDOI
01 Jan 1995
TL;DR: In this article, a wider spectrum of instability causal factors, mainly morphological and geological in nature, can be cost-effectively acquired, stored and analyzed in digital form, and used as predictors of landslide occurrence.
Abstract: In the recent years, the ever-increasing diffusion of GIS technology has facilitated the application of quantitative techniques in landslide hazard assessment. Today a wider spectrum of instability causal factors, mainly morphological and geological in nature, can be cost-effectively acquired, stored and analysed in digital form. In particular, by processing elevation data and its derivatives new morphometric parameters can be readily generated over wide regions, and used as predictors of landslide occurrence. Despite the potential of such technological advancements, landslide hazard mapping remains a major, largely unsolved task. The identification and mapping of past and present landslide bodies, which constitute fundamental steps for predicting future slope-failures, remain highly subjective. Likewise, many basic instability determinants cannot be acquired and mapped with adequate accuracy. Most of the current methods for manipulating instability factors and evaluating hazard levels remain error-prone or questionable.

560 citations


"Analyse spatiale, évaluation et car..." refers background in this paper

  • ...Le principe de la méthode consiste à définir une relation mathématique entre des facteurs de prédisposition (variable explicative, Ve) et l’occurrence spatiale des glissements de terrain (variable dépendante, Vd ; Carrara et al., 1995 ; Aleotti et Chowdhury, 1999)....

    [...]

  • ...Des modèles d’analyse bivariée ou multivariée peuvent être utilisés (Carrara et al., 1995)....

    [...]

Frequently Asked Questions (2)
Q1. What contributions have the authors mentioned in the paper "Analyse spatiale, évaluation et cartographie du risque glissement de terrain" ?

This paper presents a three-step procedure to map landslide risk in mountain areas. The methodology has been developed within the EU-funded project ALARM ( Assessment of Landslide Risk and Mitigation in Mountain Areas, 2001-2004 ) and has been applied in the Barcelonnette Basin ( French South Alps ). Second, landslide potential consequences ( damage ) are evaluated through the identification of the elements at risk ( or stakes ) and their value with a semiempirical model. 

Le concept fondamental de ces modèles est d’étudier le comportement d'une variable dépendante (localisation des glissements de terrain) à partir d’une combinaison de variables indépendantes prédictives pour des unités géomorphologiques homogènes.