Analyse de données de glissements de terrain sous-marins

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During my studies at Sorbonne University, I worked on the ALARM research project. A key innovation challenge of the ALARM project was the application of existing mathematical methods both in statistics and numerical simulation to the analysis of natural risks. The research included data analysis with R. The abstract of the project can be found belo in French. The final report (in French) is available here .

La base de données étudiée regroupe des mesures prises sur différents glissements de terrain en mer Méditerranée. On a accès à leur contexte géographique, sismique, topologique, chronologique. L'étude porte sur la répartition des tailles des glissements, et sur les facteurs qui l'influence. D'un point de vue univarié, le modèle choisi pour décrire la répartition des surfaces des glissements est un mélange entre une loi lognormale pour la majorité des valeurs, et une loi de Pareto pour les valeurs extrêmes, c'est-à-dire celles qui dépassent un seuil élevé, fixé. D'un point de vue bivarié, les facteurs qui semblent avoir une influence sur les glissements sont la présence d'une base érosive et la sismicité. La chronologie et la pente du terrain ne semblent pas avoir d'influence, mais le manque de données de pente impose la prudence.