Contribution de Mélanie ROCHOUX, Sophie RICCI, Sébastien MASSART, Roberto PAOLI, Bénédicte CUENOT & Arnaud TROUVÉ


Assimilation de données pour les feux de forêt



Prédire la propagation des feux de forêt reste un défi à part entière puisque la vitesse de propagation dépend des interactions multiéchelles entre la végétation, la topographie et le vent. Un modèle de feu peut donc difficilement prendre en compte tous les processus physiques mis en jeu et la paramétrisation de certains d'entre eux est par nature imparfaite et amène une incertitude sur les résultats de la simulation. Menée dans le cadre du projet ANR-COSINUS-IDEA (2010-2013), la présente étude a pour but de montrer, dans le contexte des expériences jumelles, comment l'assimilation de données peut améliorer la connaissance sur l'état du feu et ainsi conduire à une meilleure prédiction de sa propagation. Le modèle utilisé repose sur les équations de réaction-diffusion et propage ainsi un front de flamme en fonction de la densité de végétation. La première approche, développée à partir des travaux de Mandel, permet de contrôler le coefficient de diffusion en assimilant des mesures ponctuelles de température. Elle a montré un bon comportement de l'analyse (avec l'algorithme du BLUE), même si les phénomènes sont fortement non linéaires et les statistiques d'erreur sont non gaussiennes. L'étude des Degrees of Freedom from Signal (DFS) a également mis en valeur l'apport significatif d'information des observations situées au voisinage du front. Ce travail a conduit à l'assimilation de positions du front de flamme en 1D afin de se rapprocher des situations réelles. Ici, un modèle lagrangien a été choisi afin de simuler la position du front étant données une vitesse de propagation et une position initiale du front. La différence entre position observée et position simulée est alors traduite en une correction sur le champ de vitesse simulé par le modèle de combustion. Cette étude a montré un potentiel certain de l'assimilation de données pour cette application innovante des feux.

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