Techniques, issues and advances in numerical modelling of landslide hazard

• Autores: W.J. Van Asch, Jean Philippe Malet, Ludovicus P.H. van Beek, David Amitrano
• Localización: Bulletin de la Société Géologique de France, ISSN 0037-9409, Vol. 178, Nº. 2, 2007 (Ejemplar dedicado a: Issues in landslide process monitoring and understanding = Thèmes de recherche pour la surveillance et la compréhension des glissements de terrain), págs. 65-88
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Techniques, état de l'art et avancées dans la modélisation numérique de l'aléa « glissement de terrain»
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• Resumen
  • English

    Slope movements (e.g. landslides) are dynamic systems that are complex in time and space and closely linked to both inherited and current preparatory and triggering controls. It is not yet possible to assess in all cases conditions for failure, reactivation and rapid surges and successfully simulate their transient and multi-dimensional behaviour and development, although considerable progress has been made in isolating many of the key variables and elementary mechanisms and to include them in physically-based models for landslide hazard assessments. Therefore, the objective of this paper is to review the state-of-the-art in the understanding of landslide processes and to identify some pressing challenges for the development of our modelling capabilities in the forthcoming years for hazard assessment. This paper focuses on the special nature of slope movements and the difficulties related to simulating their complex time-dependent behaviour in mathematical, physically-based models. It analyses successively the research frontiers in the recognition of first-time failures (pre-failure and failure stages), reactivation and the catastrophic transition to rapid gravitational processes (post-failure stage). Subsequently, the paper discusses avenues to transfer local knowledge on landslide activity to landslide hazard forecasts on regional scales and ends with an outline how geomorphological investigations and supporting monitoring techniques could be applied to improve the theoretical concepts and the modelling performance of physically-based landslide models at different spatial and temporal scales.

  • français

    Les mouvements de versant (i.e. glissements de terrain) sont des phénomènes dynamiques, au comportement complexe dans le temps et dans l'espace et contrôlés par des facteurs (hérités et actuels) de prédisposition et de déclen-chement. A l'heure actuelle, il n'est ni possible d'évaluer les conditions qui conduisent à la rupture du versant, à la réactivation d'un glissement déclaré ou à une accélération forte, ni de simuler leur comportement transitoire et multidimensionnel, bien que des avancées considérables sur l'identification des variables de contrôle et des mécanismes élémentaires, et sur le développement de modèles à base physique aient été effectuées. Ainsi, l'objectif de ce manuscrit est d'effectuer un état de l'art critique sur la connaissance des processus « glissement de terrain » et d'identifier des directions de recherche pour le développement de modèles numériques utiles pour l'évaluation de l'aléa gravitaire dans les prochaines années. Le manuscrit a pour clé d'entrée la nature variée des mouvements de versant et les difficultés associées à la simulation de leurs comportements temporels dans des modèles numériques à base physique. Le manuscrit analyse successivement les challenges scientifiques associés à l'identification des déformations lentes et des ruptures initiales (stades de pré-rupture et de rupture), des réactivations de glissements déclarés et à leur transformation catastrophique en mouvement gravitaire rapide (stade de post-rupture). Puis, le manuscrit discute la problématique du transfert d'échelle, de la connaissance de l'activité d'un glissement de terrain à l'échelle locale à la connaissance et à la prévision de l'aléa à l'échelle régionale. En conclusion, le manuscrit souligne l'intérêt des observations géomorphologiques (en complément des techniques d'investigation et de surveillance) pour améliorer la performance de nos modèles conceptuels et numériques à plusieurs échelles spatiales et temporelles.