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Des simulations pour anticiper le risque tsunami – le cas de Mayotte

| le 17-07-2020 | par Nicolas Taillefer & Frédéric Tronel & Anne Lemoine & Pedreros Rodrigo & Filippini Andrea | 665 vues | Recommander cet article | Ajouter aux favoris |
Des simulations pour anticiper le risque tsunami – le cas de Mayotte
© BRGM

Mayotte connait une crise sismo-volcanique sans précédent depuis mai 2018 (cf. article Risque Info 40, Lemoine et al., 2020). Dans ce contexte, la survenue de secousses sismiques fortes, une déstabilisation des pentes sous-marines ou des instabilités liées à l’éruption pourraient déclencher vagues dont les conséquences seraient potentiellement destructrices à terre. Cependant de très nombreux paramètres sont mal connus. Les modélisations et les simulations numériques peuvent apporter beaucoup à la gestion des risques. Au-delà des résultats de calcul, il convient de s'interroger sur la forme sous laquelle rendre l’information disponible.

En 2018, deux régions d’Indonésie ont été dévastées par des tsunami : la région de Palau à la suite d’un séisme, peut être associé à un glissement sous-marin [1] et les iles de la Sonde, par une vague résultant de l’effondrement d’un cône volcanique (Anak Kratatoa) [2]. C’est pourquoi, lorsque l’essaim de séismes débute à Mayotte, la question du risque tsunami se pose rapidement. Pour apporter des éléments techniques aux autorités en charge de la protection des populations, le BRGM et ses partenaires du Revosima (Réseau de Surveillance Volcanologique et Sismologique de Mayotte) ont élaboré des scénarios de sources tsunamigènes qui seront le point de départ pour des simulations numériques d’impacts.

Le contexte de Mayotte est particulier sous plusieurs aspects : le contexte géodynamique régional est mal connu et la région fait face à une éruption majeure, parmi les plus importantes jamais observées [3] les pentes sous-marines autour de l’ile sont très fortes, et semblent présenter de potentielles traces d’instabilités passées ; et l’éruption sous-marine en cours s’accompagne de secousses sismiques relativement fortes et répétées ainsi que de la formation d’un cône volcanique dont la stabilité n’est pas connue. D’un autre côté, le lagon qui entoure Mayotte a un effet protecteur vis-à-vis des vagues venant du large, en particulier à l’Est de l’île, mais cet effet peut ne pas être suffisant si des vagues suffisamment hautes atteignent le récif, ou les passes. Par ailleurs, la très faible distance entre les sources tsunamigènes potentielles et la côte rendent l’alerte très difficile.

Qu’est-ce qu’un tsunami ?

Un tsunami est le résultat de la mise en mouvement brusque d’une grande masse d’eau en mer, qui se propage sous forme d’ondes, potentiellement sur de grandes distances à travers les océans. L’initiation du phénomène, c’est à dire la mise en mouvement de la masse d’eau, peut résulter de plusieurs évènements déclencheurs. Dans le contexte de Mayotte, ces sources peuvent être :

  • Le glissement d’une grande quantité de matériaux instables des pentes récifales agit comme un piston.
  • Un brusque mouvement du plancher océanique, le long d’une faille, lors d’un séisme de forte magnitude induit une déformation brutale du plancher océanique.
  • Un effondrement de l’édifice volcanique, dont les flancs sont peut-être instables du fait de la croissance rapide du cône résultant de l’éruption est aussi envisageable. Par ailleurs, l’effondrement du toit d’une chambre magmatique en profondeur, suite à sa vidange (éruption ou migration de fluide en profondeur), pourrait provoquer un affaissement brutal du plancher marin.

La propagation des vagues, du point de déclenchement à la côte, est influencée notamment par la topographie du fond marin (bathymétrie) et la configuration géométrique de la zone. La modélisation du phénomène requiert donc un maillage fin en trois dimensions s’étendant de la zone source, jusqu’au niveau des côtes.

Les dispositifs d’alerte aux tsunamis en place sont surtout adaptés pour des tsunamis dont le déclenchement est loin des zones potentiellement exposées (www.tsunami.gov), donc pour lesquels la variation du niveau de la mer est détectée loin de la zone à protéger, ce qui laisse un temps de réaction suffisamment long entre la détection et l‘impact à terre. En cas de séisme majeur, la détection des ondes sismiques permet d’initier l’alerte. Mais à Mayotte, et pour les scénarios étudiés, les sources tsunamigènes envisagées sont proches des côtes.

 

En se rapprochant de la côte, la configuration du littoral interragit avec les vagues. Une fois que le tsunami atteint le rivage, si les vagues sont suffisamment hautes pour dépasser les obstacles naturels ou anthropiques, elles peuvent submerger l’intérieur des terres et éventuellement endommager certaines constructions. Enfin, les débris charriés (bateaux, véhicules arbres, etc…) peuvent aussi aggraver les dégâts. Ses conséquences seront plus fortes à marée haute. L’intensité du phénomène dépend donc à la fois de l’ampleur du tsunami à la source, des effets de propagation, de la géométrie du littoral, de l’occupation des sols, mais aussi des conditions de mer lorsque se produit le tsunami.

 


Figure 1 : Caractéristiques du tsunami au niveau du rivage (d'après Pedreros et Poisson, 2007)

La simulation numérique de scénarios tsunamigènes

Dans un objectif de préparation face au cas du risque tsunami à Mayotte, la démarche suivante en quatre étapes principales est appliquée :

  1. Identifier les enjeux : populations vivant à proximité de la côte, et infrastructures essentielles à la gestion de crise situées à proximité du littoral (bâtiments, réseaux de communication, quais, piste de l’aéroport, etc…)
  2. Décrire les déclencheurs potentiels de tsunamis de façon aussi exhaustive que possible. Dans une optique de gestion de crise, des déclencheurs rares mais pouvant avoir des conséquences lourdes sont retenus (conditions du « worst credible case »). Afin d’assurer la robustesse des résultats pour les glissements de terrain, cette étape a été réalisée en associant des scientifiques du Revosima [4] spécialistes de différents domaines.
  3. Simuler les effets des déclencheurs sur le niveau d’eau, puis les effets de la submersion sur les enjeux. Deux modèles s’imbriquent pour générer la vague puis la propager et calculer la submersion à terre.
  4. Traiter les résultats et les incertitudes pour éclairer la décision des gestionnaires de crise. Les résultats doivent tenir compte de l’incertitude liées aux sources (paramètres mal connus, dires d’experts), de la sensibilité des modélisations à certains paramètres clés, et être produits sous une forme exploitable pour la gestion de crise.

Les déclencheurs ont été décrits pour les trois familles d’évènements qui représentent les phénomènes envisageables au voisinage de Mayotte dans le contexte actuel: les séismes, la déstabilisation de pentes et les effondrements dus à l’activité volcanique (effondrement du cône volcanique, ou du toit d’un réservoir magmatique). Les paramètres d’entrée nécessaires au modèle sont choisis en tenant compte de toutes les données disponibles et en consultant des experts. Au final, en incluant les études de variabilité aux paramètres clés et l’ensemble des déclencheurs considérés, une soixantaine de simulations ont été réalisées.


Figure 2 : Synthèse des scénarios de déclenchement étudiés (Vignette n°3 « effondrements » modifiée d’après Riel et al., 2015)

En ce qui concerne les glissements, le BRGM utilise un modèle semi-empirique décrit par Watts et al. (2003), largement validé dans le cadre de projets de recherche ou d’appui aux collectivités locales. Il relie les déplacements de corps solide (déplacement du fond de l’océan ou mouvement de matériau pour les glissements) à une forme de vague en surface. Une approche complémentaire est étudiée dans le cadre d’une thèse co-encadrée par l’IPGP et le BRGM, en utilisant le modèle Hysea (Macías et al., 2017) qui représente finement le glissement, notamment sa dynamique lors de son écoulement sur les pentes sous-marines (voir Encadré). L’approche semi-empirique a permis de tester un grand nombre d’hypothèses et de repérer les sources qui doivent être considérées avec des outils plus complexes.

Ensuite, le tsunami est propagé jusqu’aux côtes, en tenant compte de la bathymétrie, du relief, et de la nature des fonds grâce au modèle Funwave_TVD (Shi et al., 2012). Une approche en échelles imbriquées permet de traiter une zone d’étude large avec une durée de calcul raisonnable. Les simulations de propagation sont d’abord faites à grande échelle (mailles de 100 m) et fournissent une bonne estimation de l’élévation du niveau d’eau sous l’action du tsunami jusqu’à la côte. Il est alors possible de visualiser les hypothèses de déclencheur qui ont le plus d’impact. Ensuite, un maillage plus fin (50 m puis 10m) est utilisé pour modéliser la submersion à terre, en tenant compte du relief et de l’occupation du sol de la zone littorale. Cela permet de calculer le temps d’arrivée des vagues, la hauteur d’inondation, la vitesse de l’eau, et la superficie submergée.

Etant donné la finalité de protection des populations, il a été choisi de se placer en condition défavorable : un niveau de marée haute et subsidence globale de l’ile correspondant aux observations depuis le début de la crise [5].

Apport d’une modélisation fine du glissement sous-marin.

A. Le Friant, A. Mangeney, G. Grandjean,  P. Poulain

En quoi l'approche de la thèse est-elle nouvelle ?

La thèse de Pablo Poulain vise à faire le lien entre recherche académique et application en matière de gestion des risques à travers une étroite collaboration entre l’IPGP et le BRGM. L’objectif est d’utiliser des modèles simulant glissements de terrain et tsunamis situés à la pointe de l’état de l’art pour les appliquer à l’évaluation des aléas sur l’île de Mayotte.

En quoi ces modèles sont-ils nouveaux et qu’apportent-ils ?

Les modèles utilisés dans cette thèse simulent de manière très précise l’évolution de la géométrie 3D du glissement au cours du temps depuis son initiation jusqu’à son dépôt sur les pentes. Tout au long du processus de glissement, l’écoulement de la masse glissée représente une source génératrice de vagues se propageant au large. Pour bien calculer ces vagues, les modèles résolvent de manière couplée la dynamique du glissement de terrain et le mouvement de la colonne d’eau, conduisant à des vagues initiales beaucoup plus réalistes que celles estimées à partir de modèles empiriques.

Comment les résultats contribueront il à la gestion de crise ?

La modélisation fine de la source et des vagues générées par ces glissements de terrain a été envisagée sur les cas les plus impactants définis lors de l’étude exploratoire utilisant les modèles empiriques. Cette modélisation fine permet maintenant d’affiner les résultats et de calculer des hauteurs d’eau en mer comme à terre ainsi que des distances de pénétration d’eau le long des côtes de Mayotte pour les scénarios envisagés.

Quels sont les caractéristiques les plus marquantes du risque tsunami à Mayotte?

Les scénarios les plus pénalisants peuvent générer localement des surélévations du plan d’eau supérieures à 1m, en particulier à Petite Terre où elles peuvent atteindre plusieurs mètres localement. La façade Est de l’île est la plus exposée notamment par les sources les plus impactantes liées à des instabilités gravitaires de 100 à 200 millions de m3 localisées à faible profondeur (300 m). Les temps d’arrivée des vagues à la côte sont très courts allant de quelques minutes (Est de Petite-Terre) à environ 20 minutes pour la côte Est de Grande Terre. Les modélisations réalisées, que ce soit avec le modèle empirique de blocs solides (TOPICS) ou avec le modèle de glissement de terrain (HYSEA), mettent en évidence le rôle clé de la barrière de corail et des mangroves dans la protection des côtes de Mayotte, montrant la nécessité de préserver ces barrières naturelles. Un point à souligner mis en lumière par nos simulations est que la première vague n’est pas toujours précédée par un retrait de la mer. 

 

La communication des résultats et la surveillance

A l’issue des simulations, le jeu de résultats disponible est conséquent. Afin d’en faciliter la prise en compte dans la préparation à la gestion de crise, un format de restitution synthétique a été proposé :

  • Carte de surélévations maximales du plan d’eau liée au tsunami, par rapport au niveau de référence, pour tous les scénarios d’une même famille (glissements, séismes et effondrements). Cette carte permet de classer les scénarios en termes d’impacts potentiels, sans avoir à calculer finement la submersion à terre. Elle donne une idée globale du risque , à l’échelle de l’ile: niveaux attendus, façades et domaines exposées.
  • Une carte des scénarios produisant les surélévations du plan d’eau les plus fortes, en chaque point. Tous les scénarios ne sont pas défavorables aux mêmes endroits de la côte. Cette carte permet de sélectionner les scénarios à étudier plus finement au regard des enjeux et de leur localisation.

Carte des scénarios les plus impactants, pour les scénarios de type séismes ou effondrement. La grille de calcul est spatialisée : à chaque pixel est déterminé le scénario qui y génère la plus grande surélévation du plan d’eau.
  • Pour chaque scénario ayant fait l’objet d’une simulation fine de submersion, la carte des hauteurs d’inondation et des vitesses d’eau. On y voit les zones urbanisées potentiellement inondées. On peut qualifier l’aléa submersion sur le modèle de la submersion marine cyclonique, à partir de critères combinant hauteur d’inondation et vitesse de l’eau. Pour des enjeux bien identifiés, les hauteurs d’inondation et les vitesses d’eau permettent de quantifier le risque d’endommagement.

Exemple de carte de synthèse des résultats : surélévation maximale du plan d’eau liée au tsunami pour les scénarios de type séisme ou effondrement de caldeira. En fonction de la zone de la carte, le scénario produisant la valeur indiquée n’est pas le même. À l’Est, les scénarios d’effondrement sont les plus impactants, au nord et à l’Ouest, ce sont des scénarios de type séisme.

 


Exemple d’une carte de l’aléa submersion de la façade de l’île exposée dans le cas d’un scénario de glissement. La qualification de l’aléa combine hauteur d’inondation et vitesse de l’eau, selon les critères des plans de prévention des risques littoraux. Le trait noir correspond au trait de côte Histollit du SHOM.

 

Il est important de rappeler que les hypothèses de déclencheurs sont tributaires des données disponibles et du niveau de connaissance à un temps t. Certaines hypothèses de sources restent associées à de très grandes incertitudes du fait d’une connaissance insuffisante des structure actives, de la géologie et du système volcanique. Les travaux se poursuivent au fur et à mesure de l’évolution des connaissances et de l’acquisition de données. Des approches complémentaires sont aussi à l’étude afin de mieux prendre compte certains déclencheurs, ce qui contribuera à rendre la démarche globale plus robuste.

Les travaux effectués peuvent aider à la fois à l’information préventive sur les risques, et à l’information en temps de crise. Les résultats ont été transmis au Revosima, aux autorités locales (préfecture et maires concernés) et nationales (protection civile, ministère de l’environnement), pour les aider à préparer une réponse au risque. Parallèlement, des actions de prévention sont en cours également, par exemple des exercices d’évacuation pour les écoles. L’identification de zone refuge, de parcours d’évacuation viendront compléter le dispositif. Il est également souhaitable que l’information sur les phénomènes continue d’être diffusée vers la population. Les résultats sont également utiles pour déterminer des sites sûrs pour l’implantation de futures infrastructures sensibles, ou relocaliser des équipements trop exposés. Le Revosima surveille des paramètres dont l’évolution peut alerter sur le risque de déclenchement de certains scénarios (évolution de la sismicité, évolution de l’éruption sous-marine, etc…). La simulation de scénarios tsunami trouve donc toute sa place dans les actions de prévention, de préparation aux catastrophes et de gestion de la crise, et fournit aux décideurs des informations riches sur le risque auquel est exposés leur territoire.

 

[1] Heidarzadeh, M., Muhari, A., & Wijanarto, A. B. (2019). Insights on the source of the 28 September 2018 Sulawesi tsunami, Indonesia based on spectral analyses and numerical simulations. Pure and Applied Geophysics, 176(1), 25-43.

[2] Muhari, A., Heidarzadeh, M., Susmoro, H., Nugroho, H. D., Kriswati, E., Wijanarto, A. B., ... & Arikawa, T. (2019). The December 2018 Anak Krakatau Volcano tsunami as inferred from post-tsunami field surveys and spectral analysis. Pure and Applied Geophysics, 176(12), 5219-5233.

[3] Feuillet et al, 2020, soumis dans Nature.

[4] Le groupe de travail a réuni des experts de l’ENS  et de l’IPGP sur la thématique des glissements de terrain et du volcanisme : Pierre Briole, Nathalie Feuillet, Anne Le Friant, Anne Mangeney, Jean-Christophe Komorowski, Isabelle Thinon et Fabien Paquet.

[5] REVOSIMA, 2019 ; Cesca et al., 2020 ; Lemoine et al., 2020

 

En savoir plus :

> Naissance du « bébé volcan » à Mayotte : du défi scientifique au défi de la gestion des risques
http://www.irma-grenoble.com/01actualite/01articles_afficher.php?id_actualite=714



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