Un modèle multi-agents pour évaluer la vulnérabilité aux inondations : le cas des villages aux alentours du Fleuve Fiherenana (Madagascar)
Les catastrophes naturelles sont fréquentes dans la région Sud Ouest de Madagascar, en particulier en ce qui concerne les inondations. Évaluer la vulnérabilité des habitants face à ces catastrophes se révèle être d’une importance majeure. La vulnérabilité étant un concept théorique, il n’est pas ais...
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Veröffentlicht in: | Cybergeo 2018-05 (857), p.1-30 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | fre |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | Les catastrophes naturelles sont fréquentes dans la région Sud Ouest de Madagascar, en particulier en ce qui concerne les inondations. Évaluer la vulnérabilité des habitants face à ces catastrophes se révèle être d’une importance majeure. La vulnérabilité étant un concept théorique, il n’est pas aisé de lui assigner une valeur chiffrée. Il existe cependant plusieurs méthodes pour « mesurer » la vulnérabilité aux inondations. La plus classique est l’utilisation d’un indicateur qui se base sur l’agrégation de plusieurs critères pondérés aboutissant sur un indice synthétique. Dans ce travail, nous voulons ajouter un caractère dynamique à ce type d’indicateur en utilisant une approche modélisatrice : les systèmes multi-agents (SMA). Ainsi les comportements de toutes les entités mises en jeu (habitants, habitations, flux d’eau) lors d’un évènement catastrophique seront simulés par un modèle qui met en avant l’utilisation de l’agent : individu autonome qui agit selon des règles spécifiques. Plusieurs scénarios sont pris en compte et comparés afin d’aboutir à un indicateur dynamique à l’échelle de l’habitation. Cette approche permet non seulement une observation intuitive de chaque évènement catastrophique mais aussi de pouvoir ajouter une dimension supplémentaire qu’un indicateur statique classique ne peut pas prendre en compte, l’aspect prospectif de la vulnérabilité. À long terme, ce type d’approche pourrait aboutir à un modèle de prédiction. |
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ISSN: | 1278-3366 1278-3366 |
DOI: | 10.4000/cybergeo.29144 |