# Validation d'une chaîne de prévision des impacts des crues soudaines à partir de données de sinistralité d'assurance

Guillaume Le Bihan, Olivier Payrastre, François Bourgin, Eric Gaume, David Moncoulon, Frederic Pons

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

## ► To cite this version:

Guillaume Le Bihan, Olivier Payrastre, François Bourgin, Eric Gaume, David Moncoulon, et al. Validation d'une chaîne de prévision des impacts des crues soudaines à partir de données de sinistralité d'assurance. Colloque SHF "de la prévision des crues à la gestion de crise", Société Hydrotechnique de France, Nov 2018, Avignon, France. hal-04396742

HAL Id: hal-04396742

https://univ-eiffel.hal.science/hal-04396742v1

Submitted on 16 Jan 2024

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
VALIDATION D'UNE CHAINE DE PREVISION DES IMPACTS
DES CRUES SOUDAINES A PARTIR DE DONNEES DE
SINISTRALITE D'ASSURANCE.

Guillaume LE BIHAN<sup>(1)</sup>, Olivier PAYRASTRE<sup>(1)</sup>, François BOURGIN<sup>(1)</sup>, Eric GAUME<sup>(1)</sup>, David MONCOULON<sup>(2)</sup>, & Frederic PONS<sup>(3)</sup>

(1) Ifsttar, route de Bouaye, CS4, 44344 Bouguenais cedex, France - e-mail: olivier.payrastre@ifsttar.fr

(2) CCR, 157, Boulevard Haussmann 75008 Paris, France - e-mail: dmoncoulon@ccr.fr

(3) Cerema, Direction Méditerranée, 30 rue Albert Einstein, 13593 Aix-en-Provence, France - e-mail: Frederic.Pons@cerema.fr

Jusqu'à présent, les systèmes de surveillance et de prévision des crues soudaines (ou crues-éclair) se sont focalisés sur l'estimation de l'intensité des crues - généralement les débits et leurs périodes de retour. Le Bihan et al. [2016,2017] ont proposé d'aller plus loin, en intégrant à ces chaînes de prévision une première évaluation des impacts des crues sur les zones habitées. L'approche proposée comprend, en plus d'un modèle pluie-débit distribué, une méthode hydraulique permettant l'estimation des champs d'inondation à partir d'un MNT à haute résolution (méthode Cartino). Cette méthode est utilisée pour produire un catalogue de 10 scénarios d'inondation, qui est combiné à une base de données d'occupation des sols, pour construire une courbe d'impacts (nombre de bâtiments inondés en fonction du débit) sur chaque tronçon de rivière.

Une première validation de cette approche a été réalisée à partir de données de sinistralité d'assurance, pour les crues de septembre 2002 dans la région d'Alès, et juin 2010 dans le secteur de Draguignan, dans le sud-est de la France [Le Bihan et al., 2017]. Ces résultats sont repris ici. La base de données de sinistres de la CCR qui a été utilisée, constitue une des sources d'informations les plus complètes sur les dommages liés aux risques naturels en France. Le processus de validation des résultats du modèle à partir de ces données est présenté, en mettant l'accent sur les principales difficultés rencontrées.

MOTS CLEFS : crues soudaines, prévision, inondation, sinistres, validation

Validation of an integrated flash-flood impacts modeling chain based on
insurance claim data

Up to now, flash flood monitoring and forecasting systems, based on rainfall radar measurements and distributed rainfall-runoff models, generally aimed at estimating flood magnitudes - typically discharges or return periods - at selected river cross-sections. The approach presented here goes one step ahead by proposing an integrated forecasting chain for the direct assessment of flash flood impacts on inhabited areas (number of buildings at risk in the presented case studies). The proposed approach includes, in addition to a distributed rainfall-runoff model, an automatic hydraulic method suited for the computation of flood extent maps on a dense river network and over large territories. The resulting catalogue of flood extent maps is then combined with land use data to build a flood impact curve for each considered river reach: i.e. number of inundated buildings versus discharge. Theses curves are finally used to compute estimated impacts based on forecasted discharges. A first application of this approach in the regions of Alès and Draguignan, south-eastern France, has been recently published [Le Bihan et al., 2017]. It includes two types of validation results based on two recent well documented major flash floods (respectively the September 2002 and June 2010 floods). First, the automatically computed flood extent maps and corresponding water levels are tested respectively against local reference or observed flood extent maps and against rating curves at available river gauging stations. Second, a rich and comprehensive insurance claim database is used to evaluate the relevance of the estimated impacts.

These first validation results are presented herein, with a focus on the validation of the whole impacts forecasting chain based on insurance claim data. If successful, this approach could indeed be particularly interesting to evaluate flash floods forecasts in ungauged areas. The presentation details the methodology used and the main difficulties encountered, related to the specific features of the insurance data, to the fact that there is not a simple one to one match between buildings and insurance policies, and finally to the particularities of the claims vs policies relation. Despite these difficulties, this validation procedure provided encouraging results.
50

KEY WORDS : flash-floods, forecasting, inundation, claims, validation.

51

# I INTRODUCTION

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

64

La prévision hydrométéorologique est une composante essentielle de la gestion des inondations. Elle permet aux gestionnaires de crise de mieux anticiper et localiser les phénomènes dommageables. Dans le cas particulier des crues soudaines ou crues-éclair, qui sont généralement observées sur des bassins versants de petite taille (< 100 km²), les systèmes de prévision restent en cours de développement. Les systèmes mis en place récemment reposent sur des modèles hydrologiques distribués ou sur l'exploitation directe des observations et prévisions pluviométriques [Rozalis et al., 2010; Naulin et al., 2013; Javelle et al., 2014; Gourley et al., 2014; Versini et al., 2014]. Ces modèles fournissent des indications sur l'ampleur des crues possibles, mais sont encore rarement conçus pour rendre compte des impacts associés. L'évaluation des impacts exige en effet une connaissance détaillée de l'étendue de la surface inondée en fonction des débits prévus, ainsi que des enjeux associés à cette étendue et de leur vulnérabilité. Ces informations restent difficiles à obtenir sur le très grand nombre de petits cours d'eau potentiellement soumis aux crues soudaines. Une évaluation rapide des impacts des crues est pourtant indispensable aux gestionnaires de crise pour l'organisation des secours.

65

66

67

68

69

70

71

L'approche développée dans le cadre de ces travaux vise à permettre une évaluation directe des impacts liés aux crues soudaines sur les zones habitées à partir d'une chaîne de modélisation pluie-débit-impacts. Cette méthode repose sur des modélisations hydrauliques 1-D automatisées pour différentes gammes de débit (méthode Cartino), puis sur l'utilisation d'une base de données d'occupation des sols pour déterminer le nombre de bâtiments présents dans chaque zone inondée. En s'appuyant sur ces valeurs pré-calculées, une relation débit-impacts est construite à l'échelle de chaque tronçon de rivière dans le but de prévoir en temps réel les impacts potentiels.

72

73

74

75

76

77

78

Une première application de cette approche dans les régions d'Alès et de Draguignan, dans le sud-est de la France, a été récemment publiée [Le Bihan et al., 2017]. Cet article reprend les résultats de validation obtenus pour deux événements (respectivement les inondations de septembre 2002 dans le Gard et de juin 2010 dans le Var), à partir de données de sinistralité assurance. Il met l'accent sur la construction d'une procédure de validation appropriée, permettant de tenir compte des spécificités des données d'assurance (géolocalisation, exhaustivité, relation entre polices et sinistres,...). Pour plus de détails le lecteur pourra se référer à Le Bihan et al. [2016, 2017].

79

# II LA CHAINE DE MODELISATION

80

## I.1 Construction d'un modèles d'impacts par tronçon de cours d'eau

81

82

83

84

85

86

87

88

89

90

91

La méthode Cartino [Pons et al., 2014], a récemment été proposée pour construire et exécuter automatiquement des modèles hydrauliques 1-D à partir de modèles numériques de terrain (MNT) à haute résolution. Cette méthode a été utilisée et adaptée ici pour établir des catalogues de cartes d'inondation dans une large gamme de valeurs de débits. Pour assurer un calcul quasi-automatique, la méthode introduit d'importantes simplifications dans la structure du modèle hydraulique: les formes de sections sont estimées sur la base d'une simple extraction à partir du MNT disponible, sans information supplémentaire sur la topographie ou la bathymétrie; les sections spécifiques telles que les déversoirs ou les ponts ne sont pas représentées; un coefficient de rugosité unique est utilisé pour tous les tronçons de cours d'eau (K=20 ici); aucune distinction n'est faite entre le lit mineur de la rivière et la plaine inondable. Ces hypothèses limitent bien évidemment la précision des résultats obtenus, mais elles permettent d'obtenir rapidement une première évaluation des emprises potentiellement inondées à partir d'une information d'entrée limitée à un MNT.

92

93

94

95

96

97

98

Les calculs hydrauliques ont été effectués pour une série de valeurs de débit correspondant à des périodes de retour de 2, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 300, 500 et 1000 ans. Les quantiles de débits utilisés sont ceux fournis par la base de données SHYREG [Aubert et al., 2014]. La précision de cette information sur la fréquence des débits n'est pas cruciale pour la mise en œuvre du modèle d'impact: elle permet simplement d'obtenir des cartes d'inondation pour des débits d'intensité relativement homogène pour tous les tronçons de rivières considérés. Tous les calculs ont été effectués en régime permanent pour simplifier la procédure et faciliter son application rapide à grande échelle.
Sur la base du catalogue d'emprises d'inondation obtenu, un modèle d'impact peut être construit pour chaque tronçon de rivière (cf. figure 1). Pour ce faire les bâtiments (ou les polices d'assurance dans les résultats présentés par la suite) présents dans les 10 zones inondées estimées sont comptabilisés. Le nombre de bâtiments est utilisé comme indicateur générique de l'exposition humaine. Les valeurs calculées pour les 10 cartes d'étendue des inondations pour chaque tronçon de rivière sont ensuite interpolées linéairement pour établir une relation continue entre le débit et le nombre de bâtiments inondés, ou encore le nombre de polices d'assurance impactées.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1. Principe général de construction du modèle d'impacts, d'après Le Bihan et al. [2017]: a) catalogue d'emprises estimé sur chaque tronçon de cours d'eau à partir de calculs Cartino, b) courbe d'impacts interpolée reliant le débit au nombre de bâtiments inondés.</figcaption></figure>

## I.2 Intégration dans une chaîne de simulation pluie-débit-impacts

Le modèle d'impact peut finalement être intégré dans une chaîne de simulation complète combinant des estimations quantitatives de précipitations radar et un modèle pluie-débit distribué pour la simulation des débits dans les différents tronçons du réseau hydrographique.

Le modèle hydrologique CINECAR [Naulin et al., 2013] a été sélectionné ici pour construire la chaîne de simulation. CINECAR est un modèle pluie-débit distribué basé sur une représentation du bassin versant par un système ramifié de tronçons de cours d'eau, auxquels sont reliés deux versants. Le modèle utilise la fonction du SCS-CN pour la production, et le modèle de l'onde cinématique pour le transfert sur les versants et les tronçons. La résolution spatiale du modèle (surface des versants et longueur des tronçons associés) peut facilement être adaptée et a été définie ici pour correspondre à la résolution du modèle d'impact. Cela signifie que les tronçons considérés sont identiques dans le modèle pluie-débit et dans le modèle d'impacts: ils correspondent au même réseau de cours d'eau, défini ici à partir d'une surface drainée élémentaire de 5 km² (cf. figures 2.c) et 2.d)).

# II LES DEUX ETUDES DE CAS ET LES DONNEES DE VALIDATION UTILISEES

## II.1 Etudes de cas et événements étudiés

Les deux secteurs étudiés sont représentés sur la figure 2. Il s'agit dans le premier cas du Territoire à Risque Important (TRI) d'Alès dans le département du Gard, situé dans la partie intermédiaire des bassins versants des Gardons et de la Cèze. Le deuxième territoire retenu correspond au secteur de Draguignan dans la partie aval du bassin versant de l'Argens, dans le Var.

La chaîne de modélisation a été appliquée sur les réseaux hydrographiques présentés sur les figures 2.c) et 2.d), qui incluent 400 km de cours d'eau (192 tronçons) dans le premier cas et 345 km (173 tronçons) dans le deuxième. Pour la construction du modèle d'impacts, les MNT utilisés sont respectivement :

- Un MNT 20 m de résolution (interpolé à 5 m) réalisée en 2007 par le Conseil Départemental du Gard pour le secteur du TRI d'Alès;

- Un MNT de résolution de 5 m issu de la base de données RGE Alti de l'Institut Géographique National (IGN) dans le cas du secteur de Draguignan
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2. Présentation des secteurs d'étude, d'après Le Bihan et al. [2017]: a) et c) secteur du TRI Alès dans les bassins du Gardons et de la Cèze, b) et d) secteur de Draguignan dans le bassin de l'Argens.</figcaption></figure>

## II.2 Utilisation de données de sinistralité pour la validation des résultats

Les données de sinistralité utilisées pour la validation ont été extraites de la base de données constituée par la Caisse Centrale de Réassurance (CCR) dans le cadre de ses contrats de réassurance avec ses clients [Moncoulon et al., 2014]. Cette base de données couvre l'ensemble du territoire français. Elle comprend des informations sur la nature et l'emplacement des polices d'assurance et des sinistres pour tous les événements classés CATNAT.

Pour conduire le travail de validation, les données ont été extraites de la base de données suivant les critères suivants destinés à garantir une qualité adéquate des données :

- Polices d'assurances géo-référencées à l'adresse ou à la rue,

- Polices relatives à des maisons individuelles (sinistralité plus complexes pour les appartements, pouvant être situés en étage, ou pouvant être plusieurs en rez-de-chaussée pour une même géolocalisation)

- Compagnies d'assurance ayant fourni des données de sinistralité quasi-exhaustives (taux d'information supérieur à 80%) pour les événements étudiés.

Une comparaison avec la base de données IGN BD Topo permet de montrer que le nombre de polices sélectionnées représente environ 20% du nombre total de bâtiments présents dans les plaines inondables considérées. Pour permettre une comparaison directe des sorties du modèle avec le nombre de sinistres déclarés, le modèle d'impacts (Figure 1) a donc été construit directement à partir des polices d'assurance sélectionnées: les informations fournies par le modèle correspondent dans ce cas à un nombre de maisons individuelles assurées et susceptibles d'être inondées, qui pourra être comparé au nombre de sinistres déclarés recensés dans la base de données. Les détails des données d'assurance des individus étant
confidentiels, la validation a été basée sur des données de sinistres agrégées à l'échelle du tronçon de rivière. De plus, pour assurer une meilleure fiabilité, la validation a été effectuée uniquement sur les tronçons présentant au moins 20 polices enregistrées dans la base de données.

L'analyse des données disponibles pour les deux événements étudiés révèle néanmoins quelques particularités de la sinistralité d'assurance liée aux événements CATNAT :

- Tout d'abord, un taux de sinistres non négligeable est observé en dehors des zones de débordement de cours d'eau de période de retour 1000 ans représentées dans le modèle (plus de 10% pour les deux événements considérés, voir figure 3). Ce phénomène est constaté systématiquement pour l'ensemble des événements CATNAT. Plusieurs explications peuvent être avancées pour expliquer la présence de sinistres en dehors des zones inondables identifiées: (i) les dommages peuvent être induits par de petits cours d'eau non représentés dans le modèle, (ii) ils peuvent aussi être déclenchés par d'autres processus locaux : points bas, saturation des réseaux, inondation des caves due à l'élévation des eaux souterraines, et (iii) l'adresse des propriétaires des polices d'assurance peut ne pas correspondre à l'emplacement du bien assuré. L'existence d'une proportion significative de sinistres non directement liés aux débordements de cours d'eau représentés par le modèle ajoute à la complexité de l'exercice de validation. Pour cette raison, seuls les sinistres situés dans l'enveloppe de crue maximale possible représentée dans le modèle (de période de retour estimée à 1000 ans) ont été pris en compte ici pour le calcul du nombre de sinistres observés. Ce choix peut néanmoins conduire à surestimer le nombre de sinistres pour les tronçons pour lesquels la crue a été peu débordante (cf. figure 4).

- Par ailleurs, malgré l'exhaustivité des données sur les sinistres, le taux de sinistralité (rapport entre sinistres enregistrés et polices d'assurance) dépasse rarement 50%, y compris dans des zones très probablement inondées (cf. figure 3). Ce rapport est par ailleurs très variable selon les tronçons. Ce phénomène est classique et peut avoir plusieurs origines : tout d'abord l'occurrence de sinistres non recensés car sans indemnisation et / ou non déclarés (effet des franchises d'assurance) ; d'autre part, le fait qu'une hauteur de submersion faible limite le taux de sinistralité, en raison notamment de la présence de bâtiments surélevés et moins sensibles à l'inondation; enfin, une localisation inexacte de certains bâtiments assurés et le remplissage imparfait de la base de données (jusqu'à 20% de données de sinistres manquantes).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>a)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>b)</figcaption></figure>

<caption>Figure 3. Taux de sinistralité observés pour les deux études de cas, à l'intérieur et en dehors du catalogue de zones inondables représenté dans le modèle d'impacts, d'après Le Bihan et al. [2017]: a) événement de septembre 2002 pour le TRI d'Alès, b) événement de juin 2010 dans le secteur de Draguignan.</caption>

Pour toutes ces raisons, le nombre de sinistres recensés par tronçon de rivière a une composante aléatoire, due à la fois aux processus particuliers de déclenchement des sinistres (qui ne sont pas représentés dans le modèle d'impacts), et aux limites des données des sinistres disponibles. Pour tenir compte de cet effet aléatoire dans le processus de validation, le nombre de sinistres déclarés peut être considéré comme le résultat d'un processus binomial aléatoire B (n, p), n étant le nombre de polices dans la zone inondée, et p la probabilité qu'un sinistre soit observé pour chacune de ces polices. Ici p a été considéré comme identique pour tous les tronçons, et estimé à partir du taux moyen sinistres/polices observé pour l'ensemble des tronçons. Moyennant cette hypothèse, un intervalle de confiance (intervalle de confiance à 90% de la loi binomiale) peut être estimé sur le nombre de sinistres correspondant à chaque nombre de polices impactées
estimé par le modèle (polices situées dans la zone inondée estimée). Idéalement, le taux de sinistralité moyen devrait être estimé à l'intérieur des zones inondées effectivement observées. Cependant, cette information n'est clairement pas disponible partout sur les réseaux de cours d'eau considérés. A défaut, les taux moyens ont été estimés ici à partir de ceux observés dans les emprises de période de retour de 1000 ans (figure 3), ce qui peut conduire à sous-estimer légèrement le taux de sinistralité (prise en compte de zones non inondées en réalité).

## III RESULTATS OBTENUS

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 4. Comparaison entre le nombre de polices d'assurance impactées par l'inondation (estimé par le modèle), et le nombre de sinistres observés pour chaque tronçon de rivière, d'après Le Bihan et al. [2017]: a) événement de septembre 2002 pour le TRI d'Alès, b) événement de juin 2010 dans le secteur de Draguignan. Les lignes bleues correspondent à la valeur médiane et à l'intervalle de confiance à 90% d'après la loi binomiale B(n,p) ; les traits verticaux représentent la différence entre le nombre de sinistres pris pour référence (sinistres situés dans l'emprise T=1000 ans, point rouges) et le nombre de sinistres présents dans l'emprise simulée par le modèle.</figcaption></figure>

224

Les résultats sont présentés sur la figure 4 pour les deux études de cas. Cette figure montre une correspondance relativement bonne entre le nombre de polices impactées estimé par le modèle et le nombre de sinistres recensés par tronçon de rivière, compte tenu du taux de sinistralité moyen p, représenté par la courbe médiane du modèle binomial B(n,p). Les valeurs de p estimées (cf. paragraphe II.2) s'élèvent à 0.37 pour la crue de septembre 2002 et 0.43 pour la crue de juin 2010, ce qui explique que ces courbes médianes restent éloignées de la bissectrice. La dispersion des points dépasse néanmoins la largeur des intervalles de confiance à 90%, en particulier pour le cas de Draguignan en juin 2010: plus de 10% des points se situent en dehors des limites de l'intervalle avec principalement des sous-estimations par le modèle. Cela indique que d'autres sources d'erreurs affectent la relation entre le nombre prévu et le nombre observé de sinistres. En premier lieu, le taux de sinistralité est significativement influencé par la profondeur de l'eau et la durée de l'inondation, deux variables qui n'ont pas été prises en compte ici. Par ailleurs, le taux de sinistralité et le nombre de sinistres ont été calculés sur la base de l'enveloppe de crue estimée maximale (de période de retour 1000 ans), c'est-à-dire sans utiliser la zone inondée observée (non disponible pour une grande partie du réseau hydrographique), ou la zone inondée calculée (qui doit être évaluée et ne doit donc pas être utilisée dans le processus de validation). Cela peut conduire à légèrement sous-estimer le taux de sinistralité moyen car certaines zones non inondées sont intégrées dans l'estimation. Ce choix peut également conduire à surestimer le nombre de sinistres véritablement liés au débordement du cours d'eau, pour les tronçons où se produit un débordement limité, notamment dans les zones densément urbanisées (voir notamment les points A et B sur la figure 4). Le nombre de sinistres recensés dans les zones de débordement calculées a également été estimé et la différence avec le nombre de sinistres pris pour référence est indiquée par les traits verticaux sur la figure 4. Cette différence est modeste dans le cas d'Alès 2002, où les inondations ont été extrêmes sur l'ensemble de la zone considérée. La correction est beaucoup plus significative dans le cas de Draguignan, notamment pour presque tous les points situés au-dessus de la limite de confiance à 95% (Figure 4.b)). Plusieurs de ces tronçons, en particulier les points A et B, sont situés dans la partie amont au sud-est de la zone étudiée, qui n'a pas été affectée par les pluies les plus intenses. Les étendues réellement inondées n'ont été que partiellement cartographiées dans cette zone après les inondations de 2010, mais l'étendue cartographiée indique un débordement modéré dans ce secteur et sont en bon accord avec les zones inondées modélisées. Le nombre élevé de sinistres situés en dehors des zones inondées par les cours d'eau
modélisés et l'impossibilité de séparer ces sinistres, ainsi que l'absence de cartes de l'étendue réellement inondée pour les cours d'eau étudiés, constituent clairement les limites principales à l'utilisation des données de sinistralité pour la validation du modèle d'impacts proposé.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 5. Cartes des débits de pointe (périodes de retour), des impacts simulés par le modèle (nombre de polices inondées), et du nombre de sinistres observés (extraits de la base de données CCR): a) débits de pointe, Alès 2002, b) débits de pointe, Draguignan 2010, c) impacts estimés, Alès 2002, d) impacts estimés, Draguignan 2010, e) sinistres, Alès 2002, f) sinistres, Draguignan 2010.</figcaption></figure>

La figure 5 illustre une autre utilisation possible des données de sinistralité pour l'évaluation des sorties du modèle d'impacts. Cette figure compare la répartitions géographiques des débits de pointe simulés par le modèle, celle des impacts estimés (nombre de polices d'assurance de maisons individuelles dans l'emprise inondée estimée), et celle du nombre de sinistres associé extrait de la base de données CCR (nombre de sinistres enregistrés dans l'emprise T=1000 ans). Il convient de rappeler que les informations sur les sinistres sont fournies uniquement pour les tronçons ayant au moins 20 polices enregistrées dans la base de données. Ceci explique pourquoi aucune valeur n'est fournie pour certains tronçons de cours d'eau, essentiellement des tronçons non urbanisés avec peu d'enjeux exposés. Cette figure illustre en premier lieu la grande différence entre les sorties du modèle hydrologique pluie-débit (figures 5.a) et 5.b)), et celles de la chaine intégrée pluie-débit-emprises-impacts (figures 5.c) et 5.d)) qui fournit une information nettement plus contrastée. La figure montre également une bonne cohérence globale entre la localisation des impacts prévus (figures 5.c) et
274

275

276

277

278

5.d)) et celle des sinistres observés (figures 5.e) et 5.f)). Hormis quelques exceptions, la hiérarchie et la localisation des principaux impacts sur le terrain semblent être correctement appréhendées par la chaîne de modélisation proposée. C'est principalement l'information dont ont besoin les services de secours pour adapter et répartir leurs moyens de secours lors de la gestion des inondations. De telles informations pourraient également aider à cibler plus efficacement les messages d'avertissement.

279

## IV CONCLUSIONS

280

281

282

283

284

Ce travail a permis de tester le potentiel d'une approche de modélisation simple pour l'estimation des impacts possibles des phénomènes de crues soudaines. La méthode appliquée consiste à combiner un modèle pluie-débit distribué, à un catalogue de 10 cartes d'inondations préétabli pour chaque tronçon de cours d'eau. Le calcul de ce catalogue, basé sur la méthode Cartino, présente l'avantage de pouvoir être mis en œuvre simplement à partir d'un MNT et avec un effort de calibration limité, sur un réseau hydrographique détaillé.

285

286

287

288

289

290

291

292

293

294

295

296

Une attention particulière a été accordée ici à l'évaluation des performances de la chaîne de modélisation proposée, en termes d'évaluation des impacts (nombre de bâtiments présents dans le champ d'inondation modélisé). Pour cela, la base de données de sinistralité d'assurance de la CCR, qui est probablement la source d'information la plus complète sur les sinistres relatifs aux inondations en France, a été utilisée. La validation des impacts estimés à partir de cette base de données a nécessité de sélectionner les données adaptées. En effet, le processus de validation nécessite à la fois un géocodage précis des polices d'assurance et une information complète sur les sinistres, ce qui limite la quantité d'informations disponibles. Une proportion élevée de sinistres n'est également pas liée au débordement des cours d'eau représentés dans le modèle, ce qui limite la possibilité d'utiliser ces données comme référence lorsque l'étendue réelle des inondations n'est pas connue (figure 4). Malgré ces difficultés, l'exercice de validation a pu être conduit avec succès pour les deux crues extrêmes étudiées ici, fournissant une information intéressante sur la précision de la chaîne de simulation appliquée.

297

298

299

300

301

302

303

304

On peut également retenir que la qualité des données d'assurance ne cesse d'augmenter et que certaines des limites identifiées ici (géocodage, exhaustivité des informations sur les sinistres) devraient être considérablement réduites à l'avenir. De plus, une meilleure représentation des processus de déclenchement des sinistres devrait être possible en tenant compte des hauteurs d'eau obtenues à partir des calculs hydrauliques: des relations directes entre les taux de sinistres et les profondeurs d'eau sont en effet couramment utilisées par les compagnies d'assurance. Par conséquent, les données de sinistres d'assurance peuvent être considérées comme une option pertinente pour la validation des résultats des prévisions d'inondation, en particulier dans le cas d'inondations soudaines affectant les rivières non jaugées.

305

## V REMERCIEMENTS

306

Les auteurs souhaitent remercier:

307

308

309

- le Ministère de l'Environnement, la Direction Générale de la Prévention des Risques, le Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations (DGPR / SCHAPI, http://vigicrues.gouv.fr) pour le soutien financier apporté à ce travail,

310

311

312

- la Direction Régionale de l'Environnement, de l'Aménagement et du Logement Rhône Alpes, Service de Prévision des Crues du Grand Delta (DREAL Auvergne Rhône Alpes, SPC Grand Delta), et l'Institut Géographique National (IGN), pour la fourniture d'une partie des données,

313

314

315

316

317

318

- l'Observatoire Hydro-Météorologique Cévennes-Vivarais (OHM-CV) et le programme HyMeX pour leur aide dans l'accès aux données pluviométriques. L'OHM-CV (http://www.ohmcv.fr) est un service d'observation soutenu par l'Institut National des Sciences de l'Univers, la section Surface et Interfaces Continentales et l'Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble. L'OHM-CV est un système d'observation clé du programme HyMeX (http://www.hymex.org). Les jeux de données radar et pluviométriques ont été fournis par Météo-France, le SPC Grand Delta et Electricité de France (EDF).

319

## VI REFERENCES

320

321

322

Aubert Y., Arnaud P., Ribstein P., and Fine J.-A. (2014). La méthode SHYREG - application sur 1605 bassins versants en France métropolitaine, *Hydrological Sciences Journal*, 59, 993-1005, https://doi.org/10.1080/02626667.2014.902061.
323

Gourley J. J., Flamig Z. L., Hong Y., and Howard K. W. (2014). Evaluation of past, present and future tools for radar-based flash-flood prediction in the USA, *Hydrological Sciences Journal*, 59, 1377–1389, https://doi.org/10.1080/02626667.2014.919391.

324

325

326

Javelle, P., Demargne, J., Defrance, D., Pansu, J., and Arnaud, P. (2014). Evaluating flash-flood warnings at ungauged locations using post-event surveys: a case study with the AIGA warning system, *Hydrological Sciences Journal*, 59, 1390–1402, https://doi.org/10.1080/02626667.2014.923970.

327

328

329

Le Bihan, G., Payrastre, O., Gaume, E., Moncoulon, D., and Pons, F. (2016). Regional models for distributed flash-flood nowcasting: towards an estimation of potential impacts and damages, *E3S Web of Conferences*, https://doi.org/10.1051/e3sconf/20160718013.

330

331

332

Le Bihan G., Payrastre O., Gaume E., Moncoulon D., Pons F. (2017). The challenge of forecasting impacts of flash floods: test of a simplified hydraulic approach and validation based on insurance claim data. *Hydrol. Earth Syst. Sci.*, 21, 5911-5928, https://doi.org/10.5194/hess-21-5911-2017.

333

334

335

Moncoulon D., Labat D., Ardon J., Leblois E., Onfroy T., Poulard C., Aji S., Rémy A., and Quantin A. (2014) Analysis of the French insurance market exposure to floods: a stochastic model combining river overflow and surface runoff, *Natural Hazards and Earth System Sciences*, 14, 2469–2485, https://doi.org/10.5194/nhess-14-2469-2014.

336

337

338

339

Naulin, J.-P., Payrastre, O., and Gaume, E. (2013). Spatially distributed flood forecasting in flash flood prone areas: Application to road network supervision in Southern France, *Journal of Hydrology*, 486, 88 – 99, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.01.044.

340

341

342

Pons F., Laroche C., Fourmigue P., and Alquier M. (2014). Cartographie des surfaces inondables extrêmes pour la directive inondation : cas de la Nartuby, *La Houille Blanche*, 2, 34 – 41, https://doi.org/10.1051/lhb/2014014.

343

344

345

Rozalis S., Morin E., Yair Y., and Price C. (2010). Flash flood prediction using an uncalibrated hydrological model and radar rainfall data in a Mediterranean watershed under changing hydrological conditions, *Journal of Hydrology*, 394, 245–255, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.03.021.

346

347

348

Versini P.-A., Berenguer M., Corral C., and Sempere-Torres D. (2014). An operational flood warning system for poorly gauged basins: demonstration in the Guadalhorce basin (Spain), *Natural Hazards*, 71, https://doi.org/10.1007/s11069-013-0949-7.

349

350