De plus en plus fréquentes et destructrices, les inondations marquent durablement les territoires et les esprits. Elles se distinguent comme le risque naturel comptabilisant le plus grand nombre d’activations au sein du programme de cartographie d’urgence – Copernicus Emergency Management Service – Rapid Mapping (CEMS RM) (Maxant, J. et al., 2022).
Pour répondre aux besoins des acteurs de la gestion des risques et des crises, le SERTIT fournit en temps restreint de la géoinformation issue de l’imagerie spatiale. Toutefois, qu’elle soit optique ou radar, cette imagerie présente des limites, notamment dans certains environnements, et plus particulièrement en milieu urbain. Or, ces espaces concentrent à la fois vulnérabilités économiques et humaines, renforçant ainsi le risque associé (Fujiki, K., & Finance, O. 2022). Pour pallier ces lacunes de détection, des outils de modélisation hydraulique sont mobilisés. Le SERTIT porte depuis 2023 un projet de développement d’une méthodologie combinant la modélisation hydraulique 2D et l’imagerie satellitaire, afin de définir les champs d’inondation et d’estimer les hauteurs de submersion.
Une étude qui s’inscrit dans le cadre du projet FUSION, porté par le programme européen de coopération transfrontalière INTERREG France-Wallonie-Vlaanderen. Ce programme a pour objectif de renforcer la coordination, de favoriser un équilibre partagé et d’assurer une gestion durable de l’eau au sein du bassin versant transfrontalier de la Lys.
Zone d’étude et contexte
En janvier 2024 au sein du bassin versant de la Lys dans le Nord de la France, la commune de Merville a subi une crue exceptionnelle : à la suite d’une pluviométrie record, le niveau de la Lys a atteint jusqu’à 3 mètres, dépassant le précédent maxima enregistré en 1999.
b. Inondations majeur à Merville sur les 40 dernières années
C’est un territoire fréquemment inondé qui se distingue par sa planitude ainsi que la densité de son réseau hydrographique, à la confluence des rivières de la Bourre, de la Vieille-Lys et de la Lys canalisée. L’occupation du sol de notre zone d’étude est dominée par des terres agricoles (75 %, majoritairement céréalières), suivies des surfaces urbanisées (17 %, habitat individuel et complexes industriels) et, dans une moindre mesure, par les espaces forestiers (8 %).
Modélisation hydraulique
Les modèles hydrauliques permettent de simuler numériquement les caractéristiques d’une crue se propageant sur tout le linéaire du cours d’eau d’intérêt. Pour ce faire nous avons utilisé les codes de calcul DassFlow2D (Honnorat, M. et al., 2007 ; Pujol et al., 2022) et Telemac2D (Hervouet, J.-M., 1999), basé sur les équations de Saint-Venant 2D. Les champs d’inondation issus de l’imagerie satellitaire, ainsi que les données de terrain (laisse de crue, vidéo drone), ont servi au calage du modèle.
Évolution de la hauteur d’eau sur l’événement d’inondation de janvier 2024 (30/12/2023-14/01/2024) – Telemac2d
Les dynamiques de l’inondation de janvier 2024 à Merville ont bien été restituées par le modèle. La Lys canalisée déborde dans la plaine d’inondation à compter du 31 décembre 2023. Les débordements de la Vieille-Lys et de la Bourre s’ajoutent les 3 et 4 janvier. L’étendue maximale des champs d’inondation ainsi que les hauteurs d’eau sont atteintes entre le 7 et le 8 janvier. À partir du 10 janvier, la décrue s’amorce : les débits diminuent progressivement et les zones inondées commencent à se résorber.
La quasi-totalité du centre urbain de Merville, secteur le plus durement touché, a été modélisée comme inondée, avec des hauteurs et des extensions d’eau similaires aux données de validation. Ce sont dans ces mêmes espaces que l’on observe une différence notoire entre modélisation hydraulique et imagerie satellitaire. On le remarque ci-dessous avec la comparaison modélisation hydraulique/images satellites à la date du 05/01/2024.
Dans les zones où le signal n’est pas perturbé par la présence de surfaces urbaines (images 1 et 2), on observe une très bonne correspondance entre l’extension de la tâche d’eau simulée et celle extraite des images satellites. En revanche, pour l’image 3 correspondant à une zone pavillonnaire aux abords de la Bourre, la modélisation hydraulique identifie comme inondée une surface plus importante que celle détectée par l’imagerie satellitaire. La dégradation du signal enregistré par le satellite dans ces secteurs à forte vulnérabilité rend la détection des surfaces en eau peu performante.
La comparaison avec la vidéo drone du 5 janvier à 00h00 (vidéo drone Merville, 2024) montre par ailleurs une bonne concordance entre les taches d’eau visibles et celles simulées. Cela est particulièrement remarquable au niveau de la rue du Fer (2), où le front d’inondation se situe à l’intersection avec la route d’Hazebrouck.
Enfin, l’espace Jean-Marie-Lefevre (3), zone particulièrement impactée, est inondé à la fois sur la vidéo drone et dans notre simulation dans les mêmes proportions, avec des hauteurs d’eau pouvant atteindre jusqu’à 2,50 m.
L’implémentation d’un modèle hydraulique 2D a permis de reproduire les hauteurs et les extensions d’eau lors de l’inondation de janvier 2024 à Merville. Elle a également servi à spatialiser et à quantifier les limites de l’observation satellitaire pour l’extraction des surfaces en eau en milieu urbain. La modélisation hydraulique s’est démontrée être l’outil principal de travail, tandis que l’imagerie satellitaire se voit utilisée comme donnée de validation et de calage.
Bibliographie
Fujiki, K., & Finance, O. (2022). Exposition et vulnérabilité sociale des villes françaises au risque inondation : une analyse spatiotemporelle à fine échelle (1999-2017). Cybergeo: European Journal of Geography.
Hervouet, J. M. (1999). TELEMAC, a hydroinformatic system. La houille blanche, (3-4), 21-28.
Honnorat, M., Marin, J., Monnier, J., & Lai, X. (2007). Dassflow v1. 0: a variational data assimilation software for 2D river flows (Doctoral dissertation, INRIA).
Maxant, J., Braun, R., Caspard, M., & Clandillon, S. (2022). ExtractEO, a pipeline for disaster extent mapping in the context of emergency management. Remote Sensing, 14(20), 5253.
Pujol, L., Garambois, P. A., & Monnier, J. (2022). Multi-dimensional hydrological–hydraulic model with variational data assimilation for river networks and floodplains. Geoscientific Model Development, 15(15), 6085-6113.
Ville de Merville. (2024, 5 janvier). Inondations – janvier 2024 [Vidéo]. Facebook. https://www.facebook.com/VilleMerville/videos/inondations-janvier-2024/929570278505909