Projet Feux | UMR SPE 6134
Evènements  | Séminaires
Séminaire : "Assimilation de données en simulation de feu de forêt"

Les membres du projet "Feux" et du le Laboratoire Sciences Pour l’Environnement (CNRS-Université de Corse) ont organisé le jeudi 26 mai 2016 un séminaire portant sur la thématique "Assimilation de données en simulation de feu de forêt" destiné à un public de scientifique spécialiste. Animé par Mélanie Rochoux, Chercheur au Centre de recherche fondamentale et appliquée spécialisé dans la modélisation et la simulation numériques (CERFACS)


Assimilation de données en simulation de feu de forêt
La prévision des incendies de forêt reste un défi puisque vitesse et direction de propagation dépendent des interactions multi-échelles entre la végétation, la topographie du terrain et les conditions météorologiques. Un modèle à l’échelle régionale peut donc difficilement prendre en compte le détail des processus physiques mis en jeu.
Toute modélisation est entachée de nombreuses incertitudes (modélisation incomplète, méconnaissance du terrain, de la végétation et des interactions flamme/atmosphère, etc.) qu’il est nécessaire de quantifier et de corriger. Ces travaux de thèse proposent ainsi une modélisation régionale des incendies qui a des meilleures capacités de simulation et prévision, basée sur une évaluation des modèles et l’assimilation de données.

L’évaluation de modèles a consisté à développer des simulations multi-physiques à l’échelle de la flamme, incluant la résolution des équations de Navier-Stokes réactives, l’évaluation du transfert radiatif vers la végétation, la construction d’un modèle de pyrolyse de la végétation ainsi que la modélisation de l’interface flamme/végétation afin de mieux comprendre la dynamique des incendies. La seconde approche proposée a consisté à mettre en place un prototype d’assimilation de données pour le suivi de la propagation du front de feu. L’idée est de rectifier la trajectoire simulée du front au fur et à mesure que de nouvelles observations sont mises à disposition, la différence entre les positions observées et simulées du front étant traduite en une correction des paramètres de vitesse de propagation ou directement de la position du front via l’algorithme du filtre de Kalman d’ensemble.

Ces approches, tenant compte des incertitudes à la fois sur la modélisation des incendies et sur les observations disponibles, permettent ainsi d’améliorer la prévision de la dynamique des feux ainsi que des émissions atmosphériques, ce qui constitue un enjeu de taille pour la protection civile et environnementale.

Page mise à jour le 25/05/2017 par Lucile Rossi-Tison