Séance de cours

Évaluation des risques liés aux glissements de terrain

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Description

Cette séance de cours porte sur l'évaluation des risques de glissement de terrain, y compris les approches empiriques, la modélisation déterministe et la modélisation avancée. Il traite de la collecte de données, de la caractérisation des dangers, de l'instabilité potentielle, de l'analyse des conséquences et des scénarios de danger. L'approche empirique pour l'évaluation des dangers en Europe centrale et méridionale est expliquée, ainsi que le modèle déterministe de la pente infinie. Des techniques de modélisation avancées pour l'analyse des risques sont également explorées, mettant l'accent sur la nécessité de disposer de données de haute qualité et de connaissances physiques complexes. Les principaux points mettent en évidence l'utilisation de modèles empiriques et physiques pour l'évaluation des risques de glissement de terrain et les stratégies d'atténuation.

Dans MOOC

Un avenir résilient : La science et la technologie au service de la réduction des risques de catastrophes

Ce cours vise à présenter aux participants les technologies existantes et émergentes adaptées à la réduction des risques de catastrophe tout en promouvant l'objectif global du développement durable. Le cours se concentre sur trois risques naturels principaux : les inondations, les glissements de terrain et les tremblements de terre. Il aborde également les défis et les limites de l'adaptation et de l'adoption des technologies en fonction du contexte (Nord et Sud) à l'aide d'exemples de la Suisse, du Népal,

Source officielle

Concepts associés (32)

Numerical modeling (geology)

In geology, numerical modeling is a widely applied technique to tackle complex geological problems by computational simulation of geological scenarios. Numerical modeling uses mathematical models to describe the physical conditions of geological scenarios using numbers and equations. Nevertheless, some of their equations are difficult to solve directly, such as partial differential equations. With numerical models, geologists can use methods, such as finite difference methods, to approximate the solutions of these equations.

Atmospheric model

In atmospheric science, an atmospheric model is a mathematical model constructed around the full set of primitive, dynamical equations which govern atmospheric motions. It can supplement these equations with parameterizations for turbulent diffusion, radiation, moist processes (clouds and precipitation), heat exchange, soil, vegetation, surface water, the kinematic effects of terrain, and convection. Most atmospheric models are numerical, i.e. they discretize equations of motion.

Data collection

Data collection or data gathering is the process of gathering and measuring information on targeted variables in an established system, which then enables one to answer relevant questions and evaluate outcomes. Data collection is a research component in all study fields, including physical and social sciences, humanities, and business. While methods vary by discipline, the emphasis on ensuring accurate and honest collection remains the same.

Prévision numérique du temps

La prévision numérique du temps (PNT) est une application de la météorologie et de l'informatique. Elle repose sur le choix d'équations mathématiques offrant une proche approximation du comportement de l'atmosphère réelle. Ces équations sont ensuite résolues, à l'aide d'un ordinateur, pour obtenir une simulation accélérée des états futurs de l'atmosphère. Le logiciel mettant en œuvre cette simulation est appelé un modèle de prévision numérique du temps.

Traitement de données

En informatique, le terme traitement de données ou traitement électronique des données renvoie à une série de processus qui permettent d'extraire de l'information ou de produire du savoir à partir de données brutes. Ces processus, une fois programmés, sont le plus souvent automatisés à l'aide d'ordinateurs. Si les résultats finaux produits par ces processus sont destinés à des humains, leur présentation est souvent essentielle pour en apprécier la valeur. Cette appréciation est cependant variable selon les personnes.

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Séances de cours associées (64)

Capacité participative, vulnérabilité et analyse des risques MOOC: Un avenir résilient : La science et la technologie au service de la réduction des risques de catastrophes

Couvre l'analyse participative de la capacité et de la vulnérabilité (ACVV) comme méthode permettant de faire participer les parties prenantes locales au diagnostic des risques de catastrophe et de la vulnérabilité.

Régression logistique : prédiction de la végétation

Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.

Gestion de la fièvre chez les enfants : mesures et exemples

Étudier la mesure et l'opérationnalisation des résultats dans la gestion de la fièvre chez les enfants de moins de cinq ans au moyen d'exemples et d'approches de collecte de données.

Risque d'inondation à Niamey MOOC: Systèmes d’Information Géographique 2

Explore l'évaluation des risques d'inondation à Niamey à l'aide du SIG et discute des mesures de contrôle.

Monde des données : apprentissage automatique et chaîne de valeur

Déplacez-vous dans l'apprentissage automatique, l'information sur les données et la valeur commerciale dans le monde numérique.

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