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Titre: Modélisation et traitement spatio-temporel du risque
Autre(s) titre(s): sismique : application en Oranie
Auteur(s): BADREDDINE, DAHMOUNE
Mots-clés: : Risque géologique, Risque sismique, Algérie, Nord-ouest algérien, Oran, Modèle markovien, Modèle poissonnien
Geological risk, Seismic risk, Algeria, North-west Algeria, Oran, Markovian model, Poissonian model.
المخاطر الجيولوجية، المخاطر الزلزالية، الجزائر، شمال غرب الجزائر، وهران، النموذج الماركوفي، النموذج البوايسوني
Date de publication: 2023
Editeur: Université d’Oran 2
Résumé: L'objectif de ce travail est focalisé sur la résolution géo-spatiale du risque géologique (principalement sismique), par l'utilisation des approches statistiques/probabiliste sous un environnement d'un système d'information géographique en intégrant les données des évènements sismique issus d'une multitude de catalogues régionaux et internationaux plus les donnée de la densité de population et du degré d'urbanisation issus d'images satellites. Ainsi dans cette thèse on a développé un modèle markovien pour l'évaluation du risque sismique dans le nord-ouest de l'Algérie. Une région pouvant montrer une activité sismique modérée/forte. Ce travail tente de concevoir une modélisation stochastique des occurrences sismiques afin d'évaluer le risque sismique sur la base de l'utilisation d'une chaîne de Markov à temps discret avec un modèle à états finis. Le modèle présenté est appliqué à un échantillon complet de données comprenant les séismes survenus dans la zone nord-ouest algérienne depuis 1928 jusqu'à 2018. La chaîne de Markov est construite sur un catalogue qu'on a compilé, rendu homogène et complet, puis la matrice de probabilité de transition de la chaîne est utilisée pour simuler les occurrences des tremblements de terre dans les décennies à venir. Les résultats qu'on a obtenus ont été comparés au modèle de Poisson. D'autre part, l'intégration des données multisource a été faite par notre modèle mathématique développé par nos soins sous un environnement informatique capables de lire des données cartographiques, les traiter les analyser et les visualiser. Notre modèle permet de faire accumuler spatialement les évènements sismiques sur la région d'étude selon la magnitude (après avoir appliquer des méthodes d'interpolation pour homogénéiser les différentes échelles de mesure de magnitudes, vu que les évènements sismiques sont issus de divers catalogues et selon des méthodes de mesure potentiellement différentes donc des échelles de magnitudes différentes). Notre modèle permet aussi de normaliser les différentes couches de données pour s'en débarrasser de la problématique de la différence des échelles et des unités de mesure de chaque couche ou de chaque type de données. Il donne aussi la possibilité de numériser les cartes géologiques et faire attribuer à chaque formation des facteurs reflétant le degré de fragilité des formations géologiques ou leurs susceptibilité à régir avec les ondes sismiques. Finalement en utilisant la couleur le géologue peut reconnaître les régions qui présentent des caractéristiques liées au risque géologique. La totalité des occurrence des tremblements de terre ont été combinés avec: des densités de population, des degrés d'urbanisation, le degré de l'activité humaine issue des images satellites de la luminosité produite par l'Homme, des cartes géologiques, les tables donnant la vitesse de propagation des ondes sismiques dans les différentes formations géologiques, et des cartes de PGA produites dans le passé, combiner toutes ces couches pour estimer la répartition du risque géologique sur la région d'étude. Nous soulignons que ce travail peut contribuer à l'instauration d'un plan de prévention séismique régional (PPRS) de la Wilaya d'Oran.The objective of this study focuses on the geo-spatial resolution of geological risk (primarily seismic) using statistical/probabilistic approaches within a geographic information system (GIS) environment, integrating seismic event data from numerous regional and international catalogs, as well as population density and urbanization degree data from satellite imagery. Thus, in this thesis, we have developed a Markov model for assessing seismic risk in northwestern Algeria, an area prone to moderate to strong seismic activity. This work aims to design a stochastic modeling of seismic occurrences to assess seismic risk based on the use of a discrete-time Markov chain with a finite-state model. The presented model is applied to a comprehensive sample of data, including earthquakes that occurred in the northwestern Algerian region from 1928 to 2018. The Markov chain is constructed from a compiled, made homogeneous, and complete catalog, and the transition probability matrix of the chain is used to simulate earthquake occurrences in the coming decades. The results obtained have been compared to the Poisson model. Furthermore, the integration of multi-source data is performed by our mathematically developed model within a computational environment capable of reading, processing, analyzing, and visualizing geographic data. Our model allows for spatially aggregating seismic events in the study region based on magnitude (after applying interpolation methods to standardize the different magnitude measurement scales, as seismic events originate from various catalogs and potentially different measurement methods with different magnitude scales). Our model also normalizes the different data layers to address the issue of differing scales and units of measurement for each layer or data type. It also provides the capability to digitize geological maps and assign factors to each geological formation reflecting their susceptibility to seismic waves or fragility. Ultimately, using color, geologists can identify regions with geological risk-related characteristics. The total occurrences of earthquakes have been combined with population densities, levels of urbanization, degrees of human activity derived from satellite images of artificial light, geological maps, tables providing seismic wave propagation velocities in various geological formations, and past-produced PGA (Peak Ground Acceleration) maps. Combining all these layers allows for estimating the distribution of geological risk in the study region. It is worth noting that this work may contribute to the establishment of a regional seismic prevention plan (PPRS) for the Wilaya of Oran.الهدف من هذه الدراسة يركز على الحل الجغرافي المكاني للمخاطر الجيولوجية )الزلزالية في المقام الأول( باستخدام الأساليب الإحصائية / الاحتمالية ضمن بيئة نظام المعلومات الجغرافية، ودمج بيانات الأحداث الزلزالية من العديد من الكتالوجات الإقليمية والدولية، فضلا عن الكثافة السكانية ودرجة التحضر البيانات من صور الأقمار الصناعية. وهكذا، في هذهالأطروحة، قمنا بتطوير نموذج ماركوف لتقييم المخاطر الزلزالية في شمال غرب الجزائر، وهي منطقة معرضة لنشاط زلزالي معتدل إلى قوي. يهدف هذا العمل إلى تصميم نموذج عشوائيللحوادث الزلزالية لتقييم المخاطر الزلزالية بناء على استخدام سلسلة ماركوف المنفصلة مع نموذج الحالة المحدودة. يتم تطبيق النموذج المقدم على عينة شاملة من البيانات، بما في ذلك الزلازل التيحدثت في منطقة شمال غرب الجزائر من عًام 1928 إلى عام 2018. تم إنشاء سلسلة ماركوف من كتالوج مجمع ومتجانس وكامل، ومصفوفة احتمالية الانتقال للسلسلة يتم استخدامه لمحاكاة حدوث الزلازل في العقود القادمة. وتمت مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها مع نموذج بواسون.علاوة على ذلك، يتم تنفيذ دمج البيانات متعددة المصادر من خلال نموذجنا المطور رياضيًاًضمن بيئة حسابية قادرة على قراءة البيانات الجغرافية ومعالجتها وتحليلها وتصورها. يسمح نموذجنا بتجميع الأحداث الزلزالية مكانيًاً في منطقة الدراسة بناء على الحجم )بعد تطبيق طرق الاستيفاءلتوحيد مقاييس قياس الحجم المختلفة، حيث تنشأ الأحداث الزلزالية من كتالوجات مختلفة وطرق قياس مختلفة محتملة بمقاييس حجم مختلفة(. يقوم نًموذجنا أيًضًا بتطبيع طبقات البيانات المختلفة لمعالجة مشكلة المقاييس ووحدات القياس المختلفة لكل طبقة أو نوع بيانات. كما يوفر القدرة على رقمنة الخرائط الجيولوجية وتخصيص عوامل لكل تكوين جيولوجي يعكس قابليتهاللموجات الزلزالية أو الهشاشة. في نهاية المطاف، باستخدام اللون، يمكن للجيولوجيين تحديد المناطق ذات الخصائص الجيولوجية المرتبطة بالمخاطر. تم الجمع بين إجمالي حدوث الزلازل مع الكثافةالسكانية، ومستويات التحضر، ودرجات النشاط البشري المستمدة من صور الأقمار الصناعية للضوء الاصطناعي، والخرائط الجيولوجية، والجداول التي توفر سرعات انتشار الموجات الزلزاليةفي التكوينات الجيولوجية المختلفة، وخرائط تسريع الذروة الأرضية التي تم إنتاجها سابقًاً . إن الجمع بين كل هذه الطبقات يسمح بتقدير توزيع المخاطر الجيولوجية في منطقة الدراسة. تجدر الإشارة إلى أن هذا العمل قد يساهم في وضع خطة إقليمية للوقاية من الزلازل لولاية وهران
URI/URL: https://ds.univ-oran2.dz:8443/jspui/handle/123456789/6721
Collection(s) :Doctorat Sciences de la Terre

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