Modeling sea-level rise uncertainties for coastal defence adaptation using belief functions

Utilisation des fonctions de croyance pour la modélisation des incertitudes dans les projections de l'élévation du niveau marin pour l'adaptation côtière L’adaptation côtière est un impératif pour faire face à l’élévation du niveau marin,conséquence directe du réchauffement climatique. Cependant, la mise en place d’actions et de stratégies est souvent entravée par la présence de diverses et importantes incertitudes lors de l’estimation des aléas et risques futurs. Ces incertitudes peuvent être dues à une connaissance limitée (de l’élévation du niveau marin futur par exemple) ou à la variabilité naturelle de certaines variables (les conditions de mer extrêmes). La prise en compte des incertitudes dans la chaîne d’évaluation des risques est essentielle pour une adaptation efficace.L’objectif de ce travail est de proposer une méthodologie pour la quantification des incertitudes basée sur les fonctions de croyance – un formalisme de l’incertain plus flexible que les probabilités. Les fonctions de croyance nous permettent de décrire plus fidèlement l’information incomplète fournie par des experts (quantiles,intervalles, etc.), et de combiner différentes sources d’information. L’information statistique peut quand à elle être décrite par de fonctions des croyance définies à partir de la fonction de vraisemblance. Pour la propagation d’incertitudes, nous exploitons l’équivalence mathématique entre fonctions de croyance et intervalles aléatoires, et procédons par échantillonnage Monte Carlo. La méthodologie est appliquée dans l’estimation des projections de la remontée du niveau marin global à la fin du siècle issues de la modélisation physique, d’élicitation d’avis d’experts, et de modèle semi-empirique. Ensuite, dans une étude de cas, nous évaluons l’impact du changement climatique sur les conditions de mers extrêmes et évaluons le renforcement nécessaire d’une structure afin de maintenir son niveau de performance fonctionnelle.