L’analyse des risques industriels, quelles perspectives ?

L’intégration des représentations dans l’analyse et la gestion du risque : EVALES

Modéliser pour mieux comprendre et évaluer les politiques de prévention (et de secours) des risques industriels : Toxicity

Le projet EVALES

EValuation économique des Aménités paysagères dans

l’Estuaire de la Seine

Marion Amalric – IPAPE – UMR CITERES CNRS 6173 – Univ. Tours

Emmanuel Bonnet – GEOSYSCOM – UMR IDEES CNRS 6266 – Univ. Caen

Morgane Chevé – CARE – EA 2260 – Univ. Rouen

Muriel Travers – GRANEM – UMR MA 49 – Univ. Angers

1. Rappel du projet

Evaluation des aménités

paysagères par une analyse hédoniste

spatiale

Aménités de

l’estuaire de la Seine

Analyse spatiale

Prix hédonistes

•Paysage / Risque•Cadre de vie•Analyse des représentations

Données / SIG Acquisition Production Cartographie

Modèle de décision adapté Procédure économétrique Evaluation du consentement à payer

1.1 Objectifs Identifier les enjeux et les caractéristiques du

paysage estuarienRéaliser une enquête auprès des résidents de

l’estuaire pour évaluer les représentationsEstimer la valeur que les résidents accordent

aux différentes dimensions du paysage estuarien (méthode des prix hédonistes)

Mobiliser conjointement les outils de la géographie et de l’analyse économique et proposer une démarche commune d’analyse du paysage

1.2 Zones d’études

® Photographies personnelles, E. Bonnet, 2008© IGN, Scan25, Geosyscom, 2005

0 12 km

2. Analyse des aménités paysagères

Evaluation des aménités

paysagères par une analyse hédoniste

spatiale

Aménités de

l’estuaire de la Seine

Analyse spatiale

Prix hédonistes

•Paysage / Risque•Cadre de vie•Analyse des représentations

Données / SIG Acquisition Production Cartographie

Modèle de décision adapté Procédure économétrique Evaluation du consentement à payer

Aménités de

l’estuaire de la Seine

•Paysage / Risque•Cadre de vie•Analyse des représentations

Aménités de

l’estuaire de la Seine

•Paysage / Risque•Cadre de vie•Analyse des représentations

2.1 Diagnostic paysager Analyse bibliographique Inventaire des documents paysagers Observatoire Paysager de l’estuaire de la Seine Recensement d’images et d’iconographie

Mettre en perspective les approches du paysage : confrontation paysage vécu / paysage objet

Articuler les échelles : des cônes de vues au cadre de vie

Appréhender des contextes urbains et péri-urbains

Nouvelle enquête …

2.2 Risques industrielsEtat de l’art (Thèses, rapports de recherche)Plaquettes et documents d’information

préventive sur le risqueZonages réglementaires, POS, PLU, PPI

Identifier et localiser les enjeux et les vulnérabilités

Questionner la relation risque industriel / paysage dans l’estuaire de la Seine

2.3 Perceptions et représentationsObjectif : appréhender de manière croisée le

paysage et le risque Identifier les liens et les contradictions

Réaliser une enquête (entretiens exploratoires et questionnaires)

Poursuivre le séminaire sur la

représentation des risques

Réaliser des « focus groups »

3. Structuration des données spatialisées

Evaluation de l’impact des

aménités paysagères par une analyse hédoniste

spatiale

Aménités de

l’estuaire de la Seine

Analyse spatiale

Prix hédonistes

•Paysage / Risque•Cadre de vie•Analyse des représentations

Données / SIG Acquisition Production Cartographie

Modèle de décision adapté Procédure économétrique Evaluation du consentement à payer

Analyse spatiale

Données / SIG Acquisition Production Cartographie

3.1 Structuration du SIGElaboration du modèle conceptuel de

données

Structuration des bases de données localisées (cadastre)

Mise à jour des informations (INSEE, PERVAL, IGN)

Intégration des informations de l’observatoire paysager de T. Pouchin (2002)

Modèle conceptuel de données

•Modèle conceptuel généralisé du SIG EVALES

Chaque concept est déclinéen différentes classes d’objets et d’attributs

3.1 Structuration du SIGElaboration du modèle conceptuel de

données

Structuration des bases de données localisées (cadastre)

Mise à jour des informations (INSEE, PERVAL, IGN)

Intégration des informations de l’observatoire paysager de T. Pouchin (2002)

0 5 km

Légende

Interprétation détaillée avec enrichissement

de la typologie CORINE Land Cover

- Institut Français de l'ENvironnement (IFEN)

& Agence Européenne de l'Environnement -Projection conique conforme de Lambert

Représentation cartographique Lambert zone 1

Entités paysagères de l’estuaire de la Seine en 2000

3.1 Structuration du SIGElaboration du modèle conceptuel de

données Structuration des bases de données

localisées (cadastre)Mise à jour des informations (INSEE, PERVAL,

IGN)

Intégration des informations de l’observatoire paysager de T. Pouchin (2002)

Analyser l’évolution des entités paysagères entre 2000 et 2008

Intégrer la 3e dimension pour estimer les cônes de vues des logements

3.2 Prix hédonistesRevue de la littérature sur les méthodes

spatialisées utilisées pour le calcul des prix hédonistes et sur la prise en compte de la notion de paysage dans les prix hédonistes

Actualisation de la base PERVAL

Coupler SIG / traitement économétrique : automatisation des tâches (matrice de poids)

Disponibilité de la base Perval

© IGN, BD carto, Geosyscom, 20050 12 km

Base Perval disponible pour les années 2004 à 2006

Base Perval disponible pour les années 2004 à 2008

Le Havre

Honfleur

Gonfreville l’Orcher

Port-Jérôme

Quillebeuf

3.2 Prix hédonistesRevue de la littérature sur les méthodes

spatialisées utilisées pour le calcul des prix hédonistes et sur la prise en compte de la notion de paysage dans les prix hédonistes

Actualisation de la base PERVAL

Coupler SIG / traitement économétrique : automatisation des tâches (matrice de poids)

Formation MAPS« Modélisation multi-agents appliquée aux phénomènes spatialisés »

La Vieille Perrotine, Saint-Pierre d’Oléron21-26 juin 2009

TOXICITY

Formation MAPS26 juin 2009

Oléron

Modéliser les comportements humains en situation de criseL’exemple de Toxicity : une ville virtuelle

soumise à un aléa toxique.

Modélisation du comportement des individus

Permet de comprendre les interactions entre individus et permet de définir des niveaux d’appropriation de la culture du risque.

C’est une modélisation, tout ceci n’a rien de réel...C’est l’effort de modélisation qui importe et d’une certaine manière les résultats des simulations.

Modèle du domaine

Question de recherche :Dans quelle mesure le niveau d’appropriation des consignes détermine-t-il la survie en cas de nuage toxique, compte tenu des effets de contingences locales (mimétisme) ?

Hypothèses (pour le groupe et l’individu) :1 Plus l’appropriation des consignes est forte, plus le nombre de

décès est faible (permet de tester l’efficacité de l’information préventive lors de la situation de crise).

2 Les chances de survie des individus à appropriation faible sont plus fortes lorsque le(s) individu(s) proche(s) adopte(nt) un comportement approprié (permet de tester le mimétisme).

Modèle conceptuel statique

Modèle d’activité des individus (1/2)

Comportement d’un agent (Individu Civil) : 4 profils

Niv

eau d

’appro

pri

ati

on

Niveau d’influençabilité

Cas 1 Cas 2

Cas 3 Cas 4

Cible : maisonCible : fuir nuage ou maison

Cible : aléatoireCible : voisinageou aléatoire

Appropriation :Capacité des individus à appliquer la consigne de confinement (culture du risque)

Influençabilité :Capacité des individus à adopter le comportement du(des) voisin(s) (mimétisme)

Modèle d’activité des individus (2/2)

Arbre de décisions du comportement d’un agent (Individu Civil)

Cas 1 = chercher une maison Cas 3 = se déplacer aléatoirementCas 2 = fuir le nuage ou aller dans la maison Cas 4 = imiter son voisin ou se déplacer aléatoirement

Modèle conceptuel statique adapté à NetLogo

Vers l’implémentation…

La simulation sous NetLogo