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Des territoires vulnérables face à un risque majeur : le transport de matières dangereuses

Proposition d’un outil d’aide à la gestion de crise
Chloé Griot
p. 51-63

Résumés

Une méthode d’évaluation de la vulnérabilité du territoire appliquée aux risques TMD a été mise au point en concertation étroite avec la Sécurité civile. Inspiré de l’analyse systémique du risque, le modèle de vulnérabilité intègre trois dimensions principales : les cibles, leur sensibilité et leur degré d’exposition au danger. Le recours aux jugements d’experts et aux méthodes d’aide à la décision pour modéliser la vulnérabilité constitue l’aspect innovant de cette méthode. Puis le prototype d’un outil d’aide à la décision Système d’information géographique relatif aux risques liés au TMD destiné à la Sécurité civile (SIGRISC) a été élaboré. L’apport original de cet outil tient dans l’intégration des cartes de vulnérabilité qui permet d’écourter le temps consacré à l’analyse de l’espace et d’accélérer ainsi la gestion de l’accident. Une simulation d’accident permet d’illustrer les apports opérationnels de SIGRISC.

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Texte intégral

1Le Transport de matières dangereuses (TMD) peut être à l’origine d’accidents aux distances d’effets très importantes et aux conséquences très graves, qualifiés d’"accidents majeurs". Parmi les plus connus, l’explosion d’un camion de propylène à Los Alfaquès (Espagne) en 1978 fit 216 morts et 200 blessés. Le risque technologique majeur désigne ce type d’événement dont la probabilité d’occurrence est très faible et les conséquences très graves en termes humains, matériels ou environnementaux. Le TMD expose de façon transitoire les espaces bordant l’itinéraire de transport à une source de danger mobile et donc à un risque diffus et difficilement mesurable.

2Les réseaux de transport s’inscrivent dans des espaces hétérogènes et plus ou moins vulnérables. La complexité croissante des espaces urbanisés se traduit par la prolifération de systèmes techniques divers, l’interconnexion de nombreux réseaux et l’imbrication des activités dangereuses dans ces espaces. D’autres enjeux existent dans des espaces peu ou non urbanisés traversés par des itinéraires de TMD (cultures, nappes phréatiques, zones naturelles…). La réglementation du TMD vise surtout à sécuriser le matériel roulant. Elle n’impose aucune restriction d’aménagement dans les espaces connexes aux itinéraires. Des prescriptions d’urbanisme peuvent être indiquées seulement pour les espaces avoisinant les nœuds de TMD (certaines gares de triage par exemple) dans les Plans de prévention des risques technologiques (PPRT) (MEDD, 2005).

3En cas d’accident, le choix des mesures d’urgence découle de l’analyse de l’environnement de l’accident. Les outils d’aide à la décision se concentrent généralement sur le calcul des distances d’effets, excluant l’analyse de l’espace exposé. Un outil qui intégrerait des cartes de vulnérabilité thématiques répondant aux besoins spécifiques de la Sécurité civile serait donc du plus grand intérêt.

4L’article se divise en trois parties. Un état des lieux des risques liés au TMD et de leurs méthodes d’évaluation est d’abord dressé. Puis une méthode d’évaluation de la vulnérabilité du territoire est présentée. Elle intègre les jugements d’experts de la Sécurité civile grâce à des méthodes d’aide à la décision. Finalement, un outil d’aide à la décision Système d’information géographique relatif aux risques liés au TMD destiné à la Sécurité civile (SIGRISC) est proposé et une simulation d’accident de TMD permet d’illustrer ses apports opérationnels. L’étude se focalise sur les modes routier et ferroviaire car ils assurent la majorité du fret terrestre de matières dangereuses. Le choix du site de Nîmes comme terrain d'étude a été dicté par une forte adéquation avec la problématique retenue, associée à un partenariat avec la Sécurité Civile locale.

Les risques liés au TMD et leurs méthodes d’évaluation

Les matières dangereuses, les cinétiques et les dimensions spatiales d’un accident

5Il existe une grande diversité de matières dangereuses. L’Accord européen relatif au transport international de marchandises dangereuses par route (ADR) distingue les matières dangereuses en neuf classes principales selon leurs caractéristiques physico-chimiques et leur dangerosité1. Mais il est plus utile de considérer les types d'effets potentiellement induits lors d'un accident plutôt que les matières dangereuses elles-mêmes2 : effets de surpression, effets thermiques, effets toxiques liés à un gaz, effets infectieux, effets radioactifs, pollution accidentelle. La distance d’effet d’un accident est fonction de la quantité de matière dangereuse impliquée, du scénario d’accident et des caractéristiques de l’environnement (topographie, température, vitesse du vent, couverture végétale…)(tableau 1).

Tableau 1. Classement des effets d'un accident technologique selon leur cinétique et leurs dimensions spatiales

Durée/ Espace

Proche (env. 200m)

Plus lointain (env.1000 m)

Large ou indéterminé

Instantané

Explosion

Flux thermique

Ondes de surpression

BLEVE*, UVCE*

Quelques heures

Incendie

Nuage toxique, infectieux ou radioactif

Nuage toxique, infectieux ou radioactif

Jours voire années

Pollution des sols

Déversements/ fuites

Nuage toxique, infectieux ou radioactif

Nappes de pollution

*BLEVE : Boiling Liquid Expanding Vapour Explosion ; UVCE : Unconfined Vapour Clouding Explosion

Sources : (Fulleringer, 1996), (Glatron, 1997)

Des méthodes d’évaluation focalisées sur le calcul des distances d’effet et le nombre de victimes potentielles

6Les méthodes d’évaluation des risques TMD sont dominées par les approches probabilistes quantitatives. Dans l’approche Quantified Risk Assessment (QRA), la somme des probabilités de porter atteinte à la vie d’une personne pour l’ensemble des scénarios possibles sert à définir les zones à risque (Cassini, 1998). L’évaluation des impacts sur la population avoisinante s’exprime en termes de risque individuel en un lieu donné (courbe d’iso-risque individuel) et de risque sociétal (courbes F/N) (Saccomanno et al., 1999). Une autre approche s'intéresse uniquement au calcul du nombre de personnes dans la zone d'impact supposée, à partir de la densité de population (Kornhauser et al., 1994 ; Ashur et al., 1997). Des auteurs ayant accès à des données détaillées de trafic routier et de caractérisation des itinéraires se sont intéressés à la fréquence réelle des accidents (Fabiano et al., 2002). En croisant les résultats avec les données de population, ils définissent quatre types de zones à risque allant d’acceptable à inacceptable. Cependant, le manque ou l’accessibilité limitée à des données fiables est souvent à l'origine de la simplification des calculs. Les données manquantes concernent la connaissance précise du trafic TMD, les taux d'accidents ou les probabilités de fuites après l'accident. Les résultats des études servent notamment à comparer les niveaux de risque associés à différents itinéraires et/ ou différents modes de transport (Haastrup et al., 1994 ; Erkut et al., 1997 ; Sherali et al., 1997 ; Gheorghe et al., 1998 ; Mills et al., 1998) afin de pouvoir identifier les moins dangereux.

7Les auteurs ont souvent recours à des logiciels de calcul des distances d’effets (Egidi et al., 1995 ; Bonvicini et al., 1998). Les effets dominos potentiels d’un accident de TMD sont parfois pris en compte dans ces évaluations (Khan et al., 2001). La plupart des études se concentrent sur une seule matière dangereuse (ou une catégorie) sur un axe particulier (Leonelli et al., 2000) sans que la méthode soit applicable à d’autres sites ou à d’autres matières dangereuses à moins de données très complètes sur le trafic (taux d’accident par tronçon d’itinéraire, connaissance précise du trafic de TMD…). Lorsque ces données ne sont pas disponibles, une autre approche est nécessaire.

8La nature diffuse de ce risque impliquerait de considérer à la fois les dimensions spatiale et temporelle, ce qui n'est presque jamais réalisé en raison de la complexité du problème. Certains tentent d'y faire face en calculant des probabilités d'occupation des lieux selon leur fonction (Egidi et al., 1995), la probabilité que des personnes soient à l'intérieur des bâtiments (Spadoni et al., 1995) ou en considérant les variations saisonnières du trafic TMD (Brenot et al., 1987).

9Les études de risque se focalisent généralement sur les cibles humaines à travers le nombre de victimes. Parfois, les cibles environnementales sont également recensées (Ashur et al., 1997 ; Levesque, 2000) ou seulement mentionnées comme cibles potentielles (Leonelli et al., 2000). Aucune des publications étudiées ne considère les biens matériels dans l'évaluation des conséquences, même s'ils sont parfois cités comme cibles potentielles (Lepofsky et al., 1993).

Envisager les études de vulnérabilité pour appréhender l’hétérogénéité du territoire exposé

10Les études de vulnérabilité présentent de nombreux avantages pour appréhender les risques diffus liés au TMD. En effet, elles visent l’analyse des caractéristiques et de l’organisation des territoires pour évaluer les conséquences potentielles de l’événement redouté. La vulnérabilité des territoires face aux risques technologiques est étudiée par les géographes depuis la fin des années 1980 (Liverman, 1986 ; Lowry et al., 1995 ; Cutter, 1996).

11L'évaluation des probabilités de décès, habituellement utilisée dans les analyses de risque, est parfois considérée comme une analyse de vulnérabilité (Spadoni et al., 1995 ; Bonvicini et al., 1998). La carte de vulnérabilité figure alors le nombre attendu de décès dans la zone d'impact, autour de la citerne de MD, pour chaque paire [cas de fuite toxique ; conditions météorologiques]. Une autre étude recense les dégâts potentiels dans chacune des aires où les effets d'un accident pourraient avoir des conséquences (Glatron, 1999). Grâce à un Système d’information géographique (SIG), le mode d'utilisation de l'espace sert à affecter un coefficient d'endommagement exprimé en nombre de vies humaines et en valeur de biens matériels. La difficulté réside dans la mise en place du coefficient d'endommagement qui correspond au coût monétaire supposé des dégâts ramenés à l'unité de surface. Croisées entre elles, ces informations fournissent une carte de vulnérabilité globale.

12D’autres auteurs s’intéressent à l'équité d'exposition au danger. Il s'agit alors de déterminer la composition socio-démographique des populations potentiellement affectées par une fuite toxique (Chakraborty et al., 1996). Dans le même ordre d'idée, des auteurs cherchent à identifier à et caractériser la population exposée au risque toxique, afin d'établir des procédures d'évacuation ad hoc (McMaster, 1988). Différents facteurs de vulnérabilité sont combinés et cartographiés : des informations démographiques (densité de population, proportion de personnes âgées…), socio-économiques et ethniques concernant la population exposée, la proportion de personnes ne parlant pas la langue officielle, la localisation de sites sensibles tels que les écoles, la localisation des sites et des axes de transport à risque, la topographie de la zone d'étude… Les fonctionnalités d'un SIG leur permettent d'intégrer ces différentes informations complémentaires à composante géographique et d’obtenir une carte du niveau global de risque de la ville.

Proposition d’une méthode d’évaluation de la vulnérabilite du territoire face aux risques TMD

13Le modèle proposé ici tente de prendre en compte les trois dimensions de la vulnérabilité du territoire - humaine, matérielle et environnementale – en réponse à une attente signifiée des partenaires de la Sécurité Civile. Les étapes de la modélisation des critères de vulnérabilité à partir des méthodes d’aide à la décision sont complexes et seront à peine abordées ici (pour plus de détails, Griot, 2007).

Définition de la vulnérabilité du territoire adaptée aux risques TMD

14La spécificité du risque lié au TMD d’une part, et les divergences existantes dans les définitions de la vulnérabilité d’autre part, ont conduit à proposer une définition spécifique pour caractériser la vulnérabilité d’un espace face aux risques liés au TMD. Cette définition s’appuie notamment sur l’approche systémique du risque telle qu’elle est pratiquée dans les sciences de l’ingénieur. Cette approche distingue le système source et le système cible qui sont reliés par le flux de danger (Périlhon, 1992). Dans le cas du risque TMD, le système source correspond à la citerne de matières dangereuses, le flux de danger aux effets liés à la diffusion de la MD autour du point d’occurrence de l’accident et le système cible désigne l’environnement de l’accident déclinable en cibles humaines, matérielles et environnementales.Trois dimensions fondamentales de la vulnérabilité apparaissent en filigrane dans les définitions étudiées :

  • les caractéristiques intrinsèques des cibles vulnérables déterminant leur sensibilité, c'est-à-dire leur propension à être affectées par l'événement redouté ;

  • la distance séparant la cible de la source de danger conditionnant son degré d'exposition ;

  • le niveau d'encadrement de la communauté exposée en tant que moyens de secours et de prévention (humains, matériels, financiers…) qui déterminent sa faculté à faire face au danger et la manière dont les conséquences sont gérées à la suite d’une crise.

15Partant de là, la définition suivante peut être proposée : la zone vulnérable est composée d’un certain nombre de cibles plus ou moins sensibles (population, réseaux électriques, zone naturelle protégée …) et plus ou moins exposées à l'aléa ou au danger considéré. Le niveau d'exposition englobe à la fois la notion de distance entre la cible et la source de danger et la notion de faculté à faire face au danger. Cette zone constitue également le support d'inscription du risque, et le lieu de dysfonctionnements potentiellement engendrés par les effets de l'accident majeur redouté. La vulnérabilité d'une zone à risque peut donc se définir comme la combinaison de l’évaluation (quantitative et qualitative) des cibles, leur sensibilité et leur degré d’exposition à l’aléa.

16Vulnérabilité = f (cibles, niveau de sensibilité, degré d’exposition)

  • 3  Centre interrégional de coordination opérationnelle de l’État Major de zone sud (CIRCOSC) ; Direct (...)
  • 4  Corine Land Cover 2000, Institut français de l’environnement (IFEN) ; Mode d’utilisation du sol (M (...)

17La sensibilité des cibles est elle-même envisagée selon deux axes. Il s'agit tout d'abord d'estimer la sensibilité de chaque type de cible aux différents effets engendrés par un accident de TMD. Ensuite, en se plaçant dans le cas où l'accident se serait produit, les conséquences potentielles directes et indirectes envisageables constituent une seconde composante. Selon le type de cible (humaine, matérielle, environnementale), les effets et les conséquences à considérer sont spécifiques. Les cibles et les critères de sensibilité (tableau 2) ont été définis à partir de l’analyse de plusieurs retours d’expérience (Jorda et al., 1997 ; Lagadec, 1991) et validés lors de réunions de travail associant la Sécurité Civile et d’autres institutions3 concernées par ce type de risque. La typologie générale a été élaborée à partir de la comparaison de plusieurs légendes d’occupation ou d’utilisation des sols4. Une typologie détaillée des cibles humaines peut être établie. Elle s’inspire en grande partie de la classification des Etablissements recevant du public (ERP) issue du Règlement pour la sécurité contre les incendies (Collectif, 2002). Elle découle de l'hypothèse selon laquelle la fonction des lieux renseigne sur la nature des personnes qui les occupent. Elle constitue donc une information utile pour la prise en charge de ces personnes par les services de secours. Dans la suite, l’attention sera focalisée sur les cibles humaines.

Tableau 2. Typologie générale des cibles et des critères de sensibilité

ESPACE VULNÉRABLE APPRÉHENDÉ A TRAVERS LES CIBLES

Humaines***

Matérielles

Environnementales***

Détail des cibles

Habitat
Établissements de nuit
Établissements quotidiens
Zones couvertes de loisirs ou de transit
Zones de plein air de loisirs ou de transit
Trafics de voyageurs

Infrastructures liées à l’eau*

Zones à vocation industrielle de type ICPE*

Énergie et infrastructures d’intérêt public*

Infrastructures routières et ferroviaires*

Infrastructures des zones portuaires et aéroportuaires

Extraction de matériaux, décharges, chantiers

Zones agricoles

Forêts

Marais ou zones humides

Autres espaces naturels

Eau

Effets

Thermiques
Surpression
Toxiques d’un gaz
Infectieux
Radioactifs

Thermiques

Surpression

Toxiques d’un gaz

Infectieux

Radioactifs

Pollution accidentelle

Thermiques

Surpression

Toxiques d’un gaz

Infectieux

Radioactifs

Pollution accidentelle

Conséquences prévisibles**

Difficulté à confiner (D)
Difficulté à évacuer (D)
Risque d’effet panique (D)
Impact sanitaire (I)
Impact économique (I)
Impacts quotidiens (I)
Impacts psycho-médiatiques (I)

Valeur financière (D)

Effet domino (I)

Pertes financières prévisibles (I)

Impact sur la santé publique (I)

Impacts quotidiens (I)

Impacts psycho-médiatiques (I)

Valeur financière (D)

Effet domino (I)

Pertes financières prévisibles (I)

Impact écologique (I)

Impact sur la santé publique (I)

Impacts quotidiens (I)

Impacts psycho-médiatiques (I)

*

M1 : Ressources en eau potable ou brute, stations d’épuration…
M2 : Installations Seveso, soumise à autorisation (centrales EDF, centrales thermiques…), gares de triage…
M3 : Génération d’énergie (barrages, poste électrique…), réseau tubulaire enterré, installations radioélectriques, télécommunications…
M4 : Réseaux routiers et ferroviaires et leurs équipements respectifs (tunnels, ponts, péages…)

**

D : Conséquences directes
I : Conséquences indirectes

***

Une typologie affinée a été établie en plus pour les cibles humaines et environnementales en raison de leur complexité et la sensibilité des cibles humaines a été étudiée distinctement selon les conditions diurnes et nocturnes

18Le degré d'exposition doit refléter dans quelle mesure les cibles de la zone à risque sont exposées à l'aléa. Il prend en compte non seulement les dimensions physiques de l'espace, mais également la capacité à faire face à l'accident dans la zone géographique considérée, ce qui dépend de la capacité d'encadrement de la société par les services en charge de sa sécurité.

  • 5  En France, les zones accidentogènes sont recensées par la Direction départementale de l’équipement (...)
  • 6  CANUTEC: Centre Canadien d'urgence transport offert par le Ministère des transports Canadien "Tran (...)

19Certaines variables ont dû être laissées de côté. C'est le cas du trafic de TMD, de la dangerosité des produits et du nombre d’itinéraires ainsi que la position sous le vent et des barrières de protection. Les autres variables sont étudiées de manière assez courante, mais de façon individuelle et à des échelles différentes. Ainsi en France, les zones accidentogènes et les délais d'intervention des secours sont étudiés à l'échelle du département5, tandis que les valeurs considérées pour la prise en compte de la distance entre la cible et l'itinéraire sont issues de la base de données canadienne CANUTEC ERGO6, qui s'intéresse au voisinage direct de l'accident. Les trois critères retenus finalement pour le degré d’exposition sont donc la distance séparant la cible de l’itinéraire, la proximité d’une zone accidentogène et le délai d’intervention des secours. Le degré d’exposition est directement lié aux caractéristiques du lieu et ne dépend donc pas de la nature de la cible.

20L’approche proposée ici pour l’évaluation du degré d’exposition est identique quel que soit le mode de transport considéré, routier ou ferroviaire. En outre, elle se fonde sur les informations disponibles au moment du développement du modèle. Cependant, deux études suggèrent des pistes d’amélioration du degré d’exposition. La distinction entre les deux modes pourrait être effectuée dans la mesure où la taille de la zone à risque augmente avec le nombre de citernes ferroviaires contenant le produit dangereux (Verma & Verter, 2007), ce qui ne concerne pas le mode routier. Ces aspects n’ont pas été traités ici car l’objectif visait à proposer une méthode d’évaluation globale et simple applicable aux deux modes, mais ils pourraient être pris en compte lors d’un développement futur.

21Des auteurs utilisent les arbres d’événements et la théorie des graphes pour calculer les temps d’accès entre certains points stratégiques (services d‘urgence, lieux de production, de transformation et de stockage des matières dangereuses), à des fins de planification d’urgence (Fabiano et al., 2005). Ce modèle, assez complexe, pourrait être utile pour le calcul du degré d’exposition.

Choix de méthodes adaptées pour modéliser le niveau de vulnérabilité à partir de l’évaluation subjective d’experts de la Sécurité civile

22La modélisation vise tout d’abord à hiérarchiser les cibles en fonction des critères de sensibilité. Pour cela, chaque type de cibles est envisagé séparément. Puis les dimensions respectives du degré d’exposition et celles du niveau de vulnérabilité doivent être synthétisées en un indicateur unique.

23Le recours au jugement d’expert se justifie lorsqu’une agrégation de connaissances impossibles à formaliser autrement est nécessaire (Fulleringer, 1996). C’est le cas par exemple de la difficulté à évacuer ou encore de l’impact psycho-médiatique. De plus, ce travail étant destiné à la Sécurité civile, il a semblé important d’associer les acteurs de la gestion de l’accident à l’élaboration de la méthode.

24Plusieurs méthodes permettent de modéliser des situations multidimensionnelles grâce au jugement d’expert. Les méthodes multicritères d'aide à la décision servent à hiérarchiser des éléments et apparaissent donc adaptées pour modéliser la sensibilité des cibles. Les systèmes d'inférence floue permettent de synthétiser des variables qui peuvent s'exprimer en langage naturel (de type : "vulnérabilité faible, moyenne ou forte") et ont donc été retenus pour modéliser le degré d'exposition, puis le niveau de vulnérabilité.

25Un problème de décision multicritère est une situation où, ayant défini un ensemble d’"alternatives" et une famille cohérente de "critères", on désire évaluer les alternatives par rapport aux critères selon une "problématique" spécifique. La famille de critères doit si possible représenter toutes les facettes du problème tout en évitant les redondances (Roy, 1985). Le choix d’une méthode multicritère dépend principalement du type de résultats souhaités.

26Ici, il s’agit de hiérarchiser les cibles, de les classer selon les critères de sensibilité aux effets d’une part, et de sensibilité vis à vis des conséquences prévisibles d’autre part. La problématique de classement est donc requise. Puis une démarche descriptive (par opposition à constructiviste) est adoptée car on estime qu’il existe, dans l’esprit des experts, un système de préférences (Roy, 1985).

  • 7  Expert Choice®

27La méthode Analytic Hierarchy Process (AHP) ou Procédure d’analyse hiérarchique (Saaty, 1980) a été choisie car elle répond aux besoins de la modélisation et s’avère assez simple à comprendre, souple d’utilisation et facile à mettre en œuvre grâce à un logiciel spécifique7.

28Les opérateurs de logique floue permettent d’écrire des combinaisons logiques entre notions floues, c’est-à-dire de faire des calculs sur des degrés de vérité (Dray et al., 1998). Une règle floue "if-then" est une proposition de la forme : si "prédicat" alors "conclusion" utilisant une implication entre deux propositions floues quelconques. Par exemple, les règles floues suivantes permettent de déterminer la valeur du degré d’exposition en connaissant la valeur des prédicats liés à la distance et au délai (tableau 3). Ces valeurs sont déterminées par les experts :

29Règle 1 : Si "distance faible" ET si "délai moyen" ALORS "degré d'exposition faible"

30Règle 2 : Si "distance faible" ET si "délai très important" ALORS "degré d'exposition très important"

31Règle 3 : Si "distance importante" ET si "délai très important" ALORS "degré d'exposition très faible"

32Règle 4 : Si "distance moyenne" ET si "délai d'intervention moyen" ALORS "degré d'exposition très faible"

33Les réponses d’experts sont ensuite agrégées afin d’en extraire un modèle grâce au logiciel MATLAB®.

34La consultation d’experts visait les principaux intervenants des gestions d’accidents de TMD grâce à un questionnaire élaboré spécifiquement pour les besoins de cette étude. Sur cinquante et une personnes rencontrées pour une présentation de l'étude3, vingt et une personnes ont réellement participé à l'évaluation (soit un taux de participation de 41%). Les analyses de robustesse et de cohérence des résultats fournies par Expert Choice® ont révélé un consensus global associé à quelques divergences. Le tableau 3présente les domaines de définition des variables utilisées.

Tableau 3. Domaine de définition, classes et termes linguistiques des variables de vulnérabilité

Variables

Domaine de définition

Limites de classes

Termes linguistiques utilisés dans les SIF*

Distance (E)

(lignes d’équidistances centrées sur l’itinéraire)

Tableau des distances d’isolation initiales et d’activités de protection de CANUTEC ERGO6

Spécifique de l’effet.

Exemple effet thermique :

[0-800[ ; [800-1600] ;

> 1600 m

Faible, Moyenne, Importante

Délai (E)

Classification préexistante définie par le service de Prévision du SDIS30

[5-10 min. [ ; [10-20 min.[ ; [20-30 min.[ ; > 30 min.

Faible, Moyen, Important, Très important

Proximité (E)

(courbes d’équidistances centrées sur la zone accidentogène)

Moyenne des classes de distances

[0-500[ ; [500-3500[ ;

> 3500 m

Importante, Moyenne, Faible

Degré d’exposition (S)

Valeurs comprises entre 0 et 100

[0-20[ ; [20-40[ ; [40-60[ ; [60-80[ ; [80-100]

Très faible, Faible, Moyen, Important, Très important

Sensibilité aux effets (E)

Valeurs comprises entre 0 et 100

[0-20[ ; [20-40[ ; [40-60[ ; [60-80[ ; [80-100]

Très faible, Faible, Moyenne, Importante, Très importante

Sensibilité aux conséquences (E)

Valeurs comprises entre 0 et 100

[0-20[ ; [20-40[ ; [40-60[ ; [60-80[ ; [80-100]

Très faible, Faible, Moyenne, Importante, Très importante

Degré d’exposition (E)

Valeurs comprises entre 0 et 100

[0-20[ ; [20-40[ ; [40-60[ ; [60-80[ ; [80-100]

Très faible, Faible, Moyen, Important, Très important

Niveau de vulnérabilité (S)

Valeurs comprises entre 0 et 100

[0-20[ ; [20-40[ ; [40-60[ ; [60-80[ ; [80-100]

Très faible, Faible, Moyen, Important, Très important

(E) : Variable d’entrée ; (S) : Variable de sortie ; SIF : Système d’Inférence Floue

Exemples de résultats

35Les tableaux 4 et 5 présentent certains résultats obtenus pour l’évaluation de la sensibilité des cibles humaines en conditions diurnes (la même évaluation a été effectuée pour les conditions nocturnes) et l’évaluation du degré d’exposition.

Tableau 4. Identification de cibles à profil de sensibilité proche vis à vis des effets et des conséquences

Sensibilité aux effets

Plus forte aux effets de surpression et thermiques qu’aux autres effets

Habitat collectif, établissements d’enseignement, de santé, de nuit, de transit, zones industrielles et commerciales, administrations/ bureaux, équipement local, structures bâties ciel ouvert RP, trafic ferroviaire

Plus forte aux effets toxiques, infectieux, radioactifs qu’autres effets

Zones de plein air RP, trafic routier

Équivalente selon les effets

TU continu, TU discontinu, habitat individuel, établissements agricoles, établissements de loisirs

Sensibilité vis-à-vis des conséquences (toutes conséquences confondues)

Très forte

Trafic routier, trafic ferroviaire, TU continu, établissements de transit, habitat collectif

Forte

Établissements de santé, établissements d’enseignement, zones industrielles et commerciales, établissements de loisirs, structures bâties ciel ouvert RP, zones de plein air RP

Moyenne

TU discontinu, habitat individuel, établissements de nuit

Faible

Administrations/ bureaux, équipement local, établissements agricoles

RP : recevant du public ; TU : tissu urbain

Tableau 5. Tendances des résultats de la modélisation du degré d'exposition

Paramètre fixe

Analyse des variations du degré d’exposition (DE)

Distance cible-itinéraire

Le degré d’exposition croît en même temps que le délai d’intervention des secours et que la proximité d’une zone accidentogène décroît.

Il varie entre “40 et 90” (dist.=0) et entre “10 et 75” (dist.=100), soit entre “moyen et très important” et entre “très faible et important”.

Les intervalles compris entre 7 et 12 min., entre 17 et 22 min., puis entre 27 et 32 min. des délais d’intervention, correspondent à une forte augmentation du degré d’exposition.

Les limites de 1000 m et de 3000 m, de la proximité des zones accidentogènes, correspondent à une forte augmentation du degré d’exposition.

Dist. = 0, 20, 40, 60

Les régions où le DE est le plus élevé correspondent à des valeurs de délais supérieures à 20 min. associées à des valeurs de proximité inférieures à 3000 m.

Dist. = 80, 100

Les régions où le DE est le plus élevé correspondent à des valeurs de délais supérieures à 25 min. (quelles que soient les valeurs de proximité)

Proximité d’une zone accidentogène

Le degré d’exposition croît en même temps que le délai d’intervention des secours mais à l’inverse de la distance cible-itinéraire.

Il varie entre “30 et 95” (prox.=0) et entre “20 et 70” (prox.=4000 m), soit entre “faible et très important” et entre “faible et important”.

Les régions où le DE est le plus élevé correspondent à des valeurs de distances cible-itinéraire comprises entre 0 et 35, associées à des délais supérieurs à 20 min., puis des distances faibles (0 à 30) associées à des délais importants (supérieurs à 22 min.).

Les valeurs de distances cible-itinéraire comprises entre 30 et 40, puis entre 60 et 70, sont associées à des variations particulièrement importantes du DE.

Les valeurs de délais comprises entre 7 et 12 min., puis entre 17 et 22 min., puis entre 28 et 32 min., sont associées à des variations importantes du DE.

Délais d’intervention des secours

Le degré d’exposition croît en même temps que décroissent la distance cible-itinéraire et la proximité d’une zone accidentogène.

Il varie entre “10 et 70” (délai.=5 min.) et entre “55 et 95” (délais=40 min.), soit entre “très faible et important” et entre “moyen et très important”.

La distance cible-itinéraire apparaît plus discriminante que la proximité d’une zone accidentogène.

Les valeurs de distances cible-itinéraire comprises entre 30 et 40, puis entre 60 et 70, sont associées à des variations particulièrement importantes du DE.

Les valeurs de proximité d’une zone accidentogène comprises entre 500 et 1000 m, puis entre 3000 et 3500 m, correspondent à des variations importantes du DE.

Délais = 5 min., 10 min., 15 min., 20 min.

Les régions où le DE est le plus élevé correspondent à des valeurs de distance comprises entre 0 et 35 (éventuellement associées à des valeurs de proximité inférieures à 1000 m)

Délais = 25 min., 30 min., 35 min., 40 min.

Les régions où le DE est le plus élevé correspondent à des valeurs de distance comprises entre 0 et 65 associées à des valeurs de proximité inférieures à 3000 m.

36Les résultats concernant le niveau de vulnérabilité sont du même type que pour les degrés d’exposition. Sur la figure 1, le modèle indique qu’un degré d’exposition très fort (80) est associé à une distance cible-itinéraire moyenne (60% correspond à la classe [500m-800m] pour les effets de surpression), un délai d’intervention important (entre 30 et 40 min) et une grande proximité avec une zone accidentogène (0 a 1000 m).

 Application cartographique du modèle, fiabilité et reproductibilité

37Le choix du site de Nîmes comme zone d'étude a été dicté par une forte adéquation avec la problématique retenue, associée à un partenariat avec la Sécurité Civile locale. La ville de Nîmes est localisée dans le couloir languedocien dans lequel s’inscrit un réseau d’axes de communication de rang régional à européen. Ce couloir supporte un trafic très dense de TMD, en particulier sur les autoroutes A9 et A54, ainsi que sur les lignes ferroviaires principales. Il a été estimé qu’environ 430 véhicules ou wagons de TMD circulent par jour sur trois axes concentrés dans un couloir réduit situé au sud de la ville de Nîmes (Griot, 2003). Bien que les conséquences des accidents passés n’aient pas atteint le seuil de gravité des accidents majeurs (16 accidents recensés entre 1989 et 2001 sur les axes précédents), la présence de plusieurs enjeux de nature humaine, matérielle et environnementale aux abords des axes de danger implique l’existence d’un risque majeur dans cette région. En particulier, le développement croissant de l’urbanisation dans le couloir de communication qui passe au sud de Nîmes s’avère inquiétant au regard de la très faible distance qui sépare les cibles humaines des axes de danger de cette zone (figure 2).

Figure 2. Les axes et les pôles de danger dans le département du Gard

Figure 2. Les axes et les pôles de danger dans le département du Gard

38L’application cartographique du modèle de vulnérabilité passe par l’utilisation d’un SIG et la réalisation du carroyage de la zone d’étude. Le carroyage permet de gérer l’hétérogénéité des données utilisées en standardisant le cadre de collecte (figure 3). La recherche d’un compromis entre problématique, nature de l’espace étudié, nature de l’information disponible et niveau de précision des données a fait adopter un pas de maille de 100 mètres pour l’analyse de la vulnérabilité humaine en milieu urbain. C’est ce cas qui est présenté en partie 3. Un pas de 1 km a été utilisé pour l’analyse à petite échelle des vulnérabilités humaine, matérielle et environnementale.

Figure 3. Structuration du SIG appliquée au modèle de vulnérabilité

Figure 3. Structuration du SIG appliquée au modèle de vulnérabilité

39Chacune des mailles doit être renseignée selon la cible en présence, sa sensibilité aux différents critères et la valeur calculée des variables du degré d’exposition. Lorsque la maille est caractérisée par plusieurs cibles de même type, le niveau de sensibilité de la cible la plus sensible lui est attribué. Ensuite, le calcul du degré d’exposition et celui du niveau de vulnérabilité sont effectués pour chaque maille de manière externe grâce au logiciel MATLAB®. Ce dernier permet d’effectuer les calculs de logique floue -ce que n’autorise pas le SIG-, avant de réintégrer les résultats comme données attributaires dans le SIG.

40Contrairement à la sensibilité, le degré d’exposition et le niveau de vulnérabilité se rapportent à un axe donné et doivent donc être cartographiés pour chaque axe considéré. La sensibilité et la vulnérabilité sont spécifiques du type de cibles et le calcul des trois variables – sensibilité, degré d’exposition et vulnérabilité - est réalisé pour chaque effet, pour chaque conséquence et pour les conséquences considérées ensembles. Les trois variables sont exprimées de manière arbitraire entre 0 et 100 et une échelle à cinq niveaux a été retenue pour la représentation cartographique. La cartographie du niveau de vulnérabilité est issue du croisement des trois variables déjà cartographiées : degré d’exposition, sensibilité à l’effet considéré et sensibilité selon les conséquences (figure 4).

Figure 4. Étapes de la cartographie du niveau de vulnérabilité

Figure 4. Étapes de la cartographie du niveau de vulnérabilité

41Ces cartes de vulnérabilité permettent de visualiser rapidement les zones vulnérables du territoire vis-à-vis d’un danger spécifique, ici un accident routier impliquant une matière explosive, se produisant n’importe où sur l’autoroute A9. Les zones les plus vulnérables cumulent plusieurs critères : la proximité de l’axe de danger, celle d’une zone accidentogène, des délais d’intervention importants, une sensibilité forte aux effets de surpression et aux conséquences potentielles.

42L’applicabilité de la méthode à une autre zone d’étude dépend de la disponibilité et de l’accessibilité des données concernant cette zone. Ici, la signature de protocoles d’entente avec les détenteurs de données pertinentes est un préalable obligatoire (Agence d’urbanisme et services départementaux). La zone d’étude doit pouvoir être analysée en fonction de la typologie des cibles qui a été prévue pour être applicable dans la plupart des milieux anthropisés européens. En adaptant les critères au contexte d’autres sociétés, la méthode pourrait y être appliquée. Parallèlement, il faut pouvoir disposer des compétences et du matériel requis pour effectuer les traitements flous du degré d’exposition et du niveau de vulnérabilité de chaque maille.

Proposition et mise en œuvre d’un outil d’aide a la décision pour les interventions de la sécurité civile

43L’outil SIGRISCest constitué d’un SIG, GeoConcept® et d’un logiciel de simulation des effets GéOSIRIS®. Ces logiciels ont été choisis car ils sont utilisés de manière courante par les futurs utilisateurs. Cela garantit une assimilation plus rapide de l’outil. Une session d’utilisation de SIGRISC comprend plusieurs étapes (Tableau 6).

Tableau 6. Déroulement d’une session avec SIGRISC

Étapes de la session

Exemple

1. Choix d’un scénario (exemple)

UVCE* sur une citerne ferroviaire d’hydrocarbures de 80 000 litres

2. Calcul des distances d’effets

GéOSIRIS : calcul des distances d’effet correspondant aux seuils suivants de surpression et conséquences induites :

1000 mbar à 113 m : risque létal direct, explosion des poumons

600 mbar à 164 m : destruction des murs en béton

140 mbar à 480 m : effondrement partiel des murs en béton et des toits des maisons

50 mbar à 1025 m : blessures et dégâts légers, destruction des vitres

3. Identification des cartes correspondantes dans SIGRISC

cartes de sensibilité humaine, matérielle, environnementale de l’espace face aux effets de surpression

carte d’exposition de l’espace relative aux effets de surpression

cartes de vulnérabilité humaine, matérielle, environnementale de l’espace face aux effets de surpression

cartes de sensibilité de l’espace vis-à-vis des conséquences (impact sanitaire, impacts quotidiens, risque d’effet domino…)

4. Représentation des distances d’effet sur les cartes

SIGRISC : Sélection des cartes de vulnérabilité ad-hoc pour le scénario envisagé et représentation des distances d’effet sur ces cartes

5. Aide à la préparation des interventions

Requêtes possibles sur les cartes

Calcul du dimensionnement des moyens de lutte à engager

Choix des actions à mener lors de la gestion de crise

*UVCE : Unconfined Vapour Cloud Explosion, caractérisé par des effets de surpression

44En l’état actuel, SIGRISC constitue un prototype de simulation de situations de crises liées au TMD à des fins de préparation des interventions de la Sécurité Civile.

45La mise en œuvre de SIGRISC a été expérimentée sur un scénario d’accident ferroviaire impliquant une citerne de 80 000 litres d’hydrocarbures liquides se produisant sur la ligne Nîmes-Montpellier entre la gare de voyageurs du centre-ville et le centre de secours de Nîmes (c'est-à-dire au cœur de la ville) vers 10h00 du matin, un jour de semaine (figure 5). Il serait à l’origine d’un UVCE (Unconfined Vapor Cloud Explosion).

46La simulation de ce scénario avec GéOSIRIS® indique que l’aire d’extension des effets de surpression couvrirait une surface supérieure à 3 km2. Les calculs effectués dans SIGRISC à partir des données de recensement de la population et celles de la localisation des ERP, montrent que plus de 24 000 personnes et plus de 200 établissements recevant du public seraient exposés aux effets de surpression engendrés par l’UVCE, sans compter les trafics routier et ferroviaire.

47Au sein de la zone la plus proche du point d’occurrence, donc la plus dangereuse, plus de 800 personnes subiraient une intensité de surpression comprise entre 600 mbar et plus de 1000 mbar. Dans cette zone d’une surface d’environ 0,08 km2, le risque létal par explosion des poumons serait très important et la plupart des bâtiments seraient détruits. En particulier, deux collèges seraient concernés (St-Vincent, St-Jean Baptiste de la Salle).

48Dans la zone suivante couvrant une surface d’environ 0,6 km2 et exposée à une surpression moindre (entre 140 et 600 mbar), les murs et les toits des maisons subiraient un effondrement partiel. Ce dernier concernerait plus de 5000 personnes et une trentaine d’établissements recevant du public du centre-ville (10 établissements d’enseignement et une structure de logement pour étudiants, la Préfecture, le Conseil général du Gard, la CCI, les ASSEDIC et la Chambre d’agriculture, 2 établissements culturels et de loisirs (théâtre Automne, musée des Beaux Arts) et 3 lieux de culte.

49La dernière zone d’extension des effets atteindrait une surface de 2,6 km2 dans laquelle les personnes seraient blessées de manière plus ou moins grave et les vitres détruites.Plus de 18 000 personnes et 180 établissements recevant du public subiraient les conséquences de ce niveau de surpression.

Figure 5. Simulation d’un UVCE sur la ligne ferroviaire Nîmes-Montpellier et identification des cibles humaines potentielles

Figure 5. Simulation d’un UVCE sur la ligne ferroviaire Nîmes-Montpellier et identification des cibles humaines potentielles

50L’utilisateur de SIGRISC doit gérer au mieux et le plus rapidement possible les conséquences de cet UVCE virtuel. Le fait de disposer des résultats de plusieurs analyses de l’espace d’intervention est alors très utile. La figure 6 permet de visualiser les variations spatiales du niveau de sensibilité de l’espace face aux effets de surpression croisées avec les distances d’effet calculées. Ensuite, l’anticipation du risque d’effet panique (figure 7a) et celle des conséquences économiques et quotidiennes (figure 7b) rendent sa gestion éventuelle plus facile. La meilleure échelle d’utilisation se situe entre 1/10 000 ème et 1/50 000 ème (milieu urbain). Enfin, letableau 7 dresse un bilan des apports opérationnels du S.I.G.

Figure 6. Comparaison des distances de sécurité liées à l’UVCE avec les variations spatiales de la sensibilité humaine face aux effets de surpression durant la journée

Figure 6. Comparaison des distances de sécurité liées à l’UVCE avec les variations spatiales de la sensibilité humaine face aux effets de surpression durant la journée

Figure 7. Distances de sécurité liées à l’UVCE et sensibilité de l’espace durant la journée vis-à-vis du risque d’effet panique (a), des conséquences économiques et quotidiennes (b)

Figure 7. Distances de sécurité liées à l’UVCE et sensibilité de l’espace durant la journée vis-à-vis du risque d’effet panique (a), des conséquences économiques et quotidiennes (b)

Tableau 7. Bilan des apports opérationnels de SIGRISC pour une aide à la gestion de crise

Étapes de la préparation des interventions

Réponses proposées par SIGRISC

Apports opérationnels

Mise en situation

Simulation de différents scénarii d’accidents

Variété des exercices simulables

Estimation de l’aire d’extension des effets

Calcul des distances d’effets

Visualisation claire de l’aire d’extension des effets

Analyse quantitative et qualitative de la zone d’intervention

Inventaire des cibles exposées
Estimation du nombre de personnes concernées
Estimation des ERP concernés

Estimation rapide de la gravité de l’accident

Identification des points faibles de l’espace exposé

Cartes de vulnérabilité
Cartes de sensibilité aux effets
Cartes d’exposition
Cartes de sensibilité vis-à-vis des conséquences

Localisation rapide des points et des zones vulnérables
Requêtes possibles pour plus de précisions

Choix de stratégies opérationnelles

Modules d’aide au dimensionnement des moyens à engager

Accélération de la prise de décision


Gestion de la crise virtuelle


Aide à la préparation de l’intervention


Anticipation = Décisions adéquates plus rapides

51Finalement, SIGRISC a été reconnu opérationnel pour la préparation des interventions grâce à ses fonctions de simulation d’accidents et de visualisation rapide du niveau de vulnérabilité de la zone d’intervention. Les cartes de vulnérabilité, les requêtes sur les mailles et les modules d’aide au dimensionnement des moyens à engager permettent aux gestionnaires de la crise d’en déduire certaines mesures opérationnelles. Ils peuvent par exemple décider de répartir le personnel de secours dans l’espace d’intervention en fonction de cette information et d’agir en priorité sur telle ou telle zone. Le choix des opérations à mener en priorité est donc facilité.

52 Les remarques suggérées par les deux utilisateurs potentiels ayant participé à l’évaluation de la vulnérabilité (un chef de centre dans une petite ville de moins de 10 000 habitants et un membre du service prévision du SDIS 30, Service départemental d'incendie et de secours du Gard) permettent de préciser les améliorations à apporter sur le plan opérationnel. Certains points ont été appréciés, notamment :

  • l’établissement d’une carte par type de cibles et par type d’effet,

  • la possibilité de recourir à la carte spécifique d’un critère,

  • la maille de 100 mètres pour l’appréhension du milieu urbain,

  • l’apport des informations sur la vulnérabilité par rapport aux seules données de population de l’INSEE habituellement utilisées dans les systèmes d’aide à la décision,

  • la possibilité d’effectuer des requêtes sur chaque maille.

  • D’autres, en revanche, mériteraient une amélioration :

  • la maille de 1 km à petite échelle paraît trop grossière,

  • la distance cible-itinéraire devrait être favorisée par rapport aux autres variables,

  • la visualisation des points vulnérables dans l’aire d’extension des effets pourrait être accentuée par rapport à ceux de son voisinage moins exposé.

  • 8  ICPE : Installation classée pour la protection de l’environnement, loi du 19 juillet 1976, codifié (...)

53Enfin SIGRISC pourrait servir à identifier le site le moins pénalisant pour l’implantation d’une usine de type ICPE8, fournir une aide à la prévention dans le domaine de l’aménagement du territoire et contribuer efficacement à la planification des secours.

54Sur un plan théorique, certaines limites de la modélisation et du prototype méritent cependant d’être soulignées. Un nombre supérieur de participants aurait garanti une meilleure fiabilité des résultats ; le choix de l’évaluation subjective comme fondement de la modélisation implique une incertitude quant à sa reproductibilité et sa généralisation. Les résultats devraient donc être interprétés comme le reflet de la perception de la vulnérabilité du territoire par les experts, plutôt que comme un niveau de vulnérabilité objectif.

55Le modèle pourrait aussi être amélioré en intégrant mieux certains caractères du milieu (la topographie, la résistance du bâti, la valeur des dommages aux personnes, aux biens, à l’environnement, la perméabilité des couches supérieures du sol…) ; en intégrant des critères quantifiables de manière probabiliste (les temporalités d’occupation de l’espace, le trafic TMD par axe, par matière dangereuse ou par type d’effet…) ; en différenciant le mode routier ou ferroviaire, et par une modélisation plus fine de l’accessibilité des services d’urgence.

56Des améliorations techniques permettraient également d’affiner les résultats : mise à jour automatique des bases de données dans un SIG en ligne ; pondération différentielle des critères de vulnérabilité issue d’une concertation avec les acteurs de la gestion de crise ; utilisation enfin d’un outil de calcul des effets plus performant qui intégrerait notamment la topographie dans ses modèles de calcul, ce que ne permet pas GéOSIRIS® actuellement.

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Bibliographie

ASHUR S.A., BAAJ M.H., PIJAWKA K.D., SERHAN D.S., 1997, Environmental impact assessment of transporting hazardous waste generated by Maquiladora industry in US Mexico border region, Transportation Research Record, n°1602, p. 84-92.

BONVICINI S., LEONELLI P., SPADONI G., 1998, Risk analysis of hazardous materials transportation: evaluation of uncertainty by means of fuzzy logic, Journal of Hazardous Materials, n°62, p. 59-74.

BRENOT J., DEGRANGE J.P., DESPRES A., HUBERT P., PAGES P., 1987, Trafic des matières dangereuses sur l'itinéraire pilote de l'agglomération de Grenoble. Evaluation du risque, Etude préliminaire, CEPN/INRETS, rapport 127.

CASSINI P., 1998, Road transportation of dangerous goods: quantitative risk assessment and route comparison, Journal of Hazardous Materials, n°61, 5 p.

CHAKRABORTY J., ARMSTRONG M.P., 1996, Using geographic plume analysis to assess community vulnerability to hazardous accidents, Computers, Environment and Urban Systems, vol. 19, n°5-6, p. 341-356.

COLLECTIF, 2002, Réglement pour la sécurité contre l'incendie relatif aux établissements recevant du public. Dispositions générales et commentaires de la Commission Centrale de Sécurité, 17ème édition, France Séléction, 407 p.

CUTTER S.L., 1993, Living with risk. The geography of technological hazards, Edward Arnold ed., 214 p.

DRAY G., PETON N., PEARSON D., 1998, "Centre Influence Modification in Subtractive Clustering", Controlo 98, Coimbra, Portugal, 9-11 septembre 1998.

EGIDI D., FORABOSCHI F.P., SPADONI G., AMENDOLA A., 1995, The ARIPAR project: analysis of the major accident risks connected with industrial and transportation activities in the Ravenna area, Reliability Engineering and System Safety, n°49, p. 75-89.

ERKUT E., GLICKMAN T., 1997, Minimax Population Exposure in Routing Highway Shipments of Hazardous Materials, Transportation Research Record, n°1602, p. 93-100.

FABIANO B., CURRO F., PALAZZI E., PASTORINO R., 2002, A framework for risk assessment and decision-making strategies in dangerous good transportation, Journal of Hazardous Materials, 93, p. 1-15.

FABIANO B., CURRO F., REVERBERI A.P., PASTORINO R., 2005, Dangerous goods transportation by road : from risk analysis to emergency planning, Journal of Loss Prevention, 18, p. 403-413.

FULLERINGER D., 1996, Incertitude du risque industriel majeur, Thèse de doctorat Nouveau régime, M. Martin-Boyer (dir.), Université de Savoie, Ecole Supérieure d'ingénieurs de Chambéry, 334 p.

GHEORGHE A.V., VAMANU D.V., 1998, Decision-support software tools for integrated risk assessment of hazardous substances in complex terrain, International Journal of Environment and Pollution, vol.9, n°4, p. 352-370.

GLATRON S., 1997, L’évaluation des risques technologiques majeurs en milieu urbain : approche géographique. Le cas de la distribution des carburants dans la région Ile-de-France, Thèse de doctorat Nouveau régime, J. Malezieux (dir.), Université de Paris I Panthéon-Sorbonne, Paris, 392 p. 

GRIOT C., 2003, Vulnérabilité et risques liés au transport de matières dangereuses. Évaluation de la vulnérabilité en vue de la préparation aux interventions de la Sécurité Civile,Thèse de doctorat Nouveau régime, H. Picheral (dir.), Université Paul Valéry, Montpellier III, 754 p., 2 volumes.

GRIOT C., 2007, Vulnérabilité et transport de matières dangereuses : une méthode d’aide à la décision issue de l’expertise de la Sécurité Civile, Cybergeo, Revue Européenne de Géographie, n°361, 12 janvier 2007, 32 p.

HAASTRUP P., RASMUSSEN K., 1994, A study of F-N curves for accidents involving highly flammable gases and some toxic gases, Process Safety and Environmental Protection, vol. 72, n°4, p. 205-210.

JORDA L., ROURE J.F., CHAMP P., 1997, Train d'hydrocarbures en flammes, Le Sapeur-Pompier, n° Hors Série 1997, p. 498-503.

KHAN F.I., ABBASI S.A., 2001, An assessment of the likelihood of occurrence and the damage potential of domino effect (chain of accidents) in a typical cluster of industries, Journal of Loss Prevention in the Process Industries, n°14, p. 283-306.

KORNHAUSER A.L., PASTERNAK D.J., SONTAG M.A., 1994, Comparing risks of transporting chemicals by highway and rail: a case study, Transportation Research Record, vol. 1430, p. 36-40.

LAGADEC P., 1991, La gestion des crises. Outils de réflexion à l’usage des décideurs, Mc Graw-Hill, 326 p.

LEONELLI p., BONVICINI S., SPADONI G., 2000, Hazardous materials transportation: a risk-analysis-based routing methodology, Journal of Hazardous Materials, n°71, p. 239-254.

LEPOFSKY M., ABKOWITZ M., CHENG P., 1993, Transportation hazard analysis in integrated GIS environment, Journal of Transportation Engineering, vol.119, p. 239-254.

LIVERMAN D.M., 1986, The vulnerability of urban areas to technological risks. An overview of U.S. and European experience, Cities, May 1986, p. 142-147.

LOWRY J.H., HARVEY J.M., HEPNER G.F., 1995, A GIS-based sensitivity analysis of community vulnerability to hazardous contaminants on the Mexico/ U.S. border, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, vol. 61, n°11, p. 1347-1359.

MCMASTER R.B., 1988, Modeling community vulnerability to hazardous materials using geographic information systems, Third International Symposium on spatial data handling, August 1988, Sydney, p. 143-156.

MEDD, 2005, Plan de Prévention des Risques Technologiques. Guide méthodologique, MEDD-DPPR, Décembre 2005, 136 p.

MILLS G.S., NEWHAUSER K.S., 1998, Truck transport of radioactive material : Risk effects of avoiding metropolitan areas, International Conference Packaging Transportation Radioactive Materials, p. 865-871.

PÉRILHON J.P., 1992, Méthode Organisée Systémique d’Analyse des Risques, Partie I, Ecole des Mines d’Alès, support de cours du Mastère "Sécurité Industrielle et Environnement", 80 p.

ROY B., 1985, Méthodologie multicritère d’aide à la décision, Economica, coll. "Gestion", Paris, 423 p.

SAATY T.L., 1980, The Analytic Hierarchy Process, New York, McGraw-Hill.

SACCOMANNO F.F., SHORTREED J.H., 1999, Hazmat transport risks: societal and individual perspectives, Journal of Transportation Engineering, vol. 119, p. 177-188.

SHERALI H.D., SUBRAMANIAN S., KACHROO P., 1997, Incident response: crew scheduling and rerouting of hazmat carriers, Spie Proceedings Series, 3207, p. 258-269.

SPADONI G., LEONELLI P., VERLICCHI, FIORE R., 1995, A numerical procedure for assessing risks from road transport of dangerous substances, Journal of Loss Prevention in the Process Industries, vol. 8, n°4, p. 245-252.

VERMA M., VERTER V., 2007. Railroad transportation of dangerous goods: population exposure to airborne toxins, Computers & Operations Research, 34, p. 1287-1303.

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Notes

1  Pour le détail de la classification : http://www.unece.org/trans/danger/publi/adr/adr2007/07ContentsE.html ; Annexe A, Part 2 : Classification

2  Le choix d’exclure le danger de corrosion a été guidé par le fait que la matière dangereuse corrosive présente très souvent un autre type de danger prépondérant.

3  Centre interrégional de coordination opérationnelle de l’État Major de zone sud (CIRCOSC) ; Direction régionale de l’Industrie, de la recherche et de l’environnement (DRIRE LR) ; Direction régionale de l’environnement (DIREN LR), SNCF, Bureau des ressources géologiques et minières (BRGM) ; Préfectures (13, 30), Services départementaux d’incendie et de secours (13, 30, 42) ; Direction départementale des affaires sanitaires et sociales (30) ; Direction départementale de l’équipement (30) ; 4 Centres de secours principaux du Gard ; Police de Nîmes ; transporteurs routiers

4  Corine Land Cover 2000, Institut français de l’environnement (IFEN) ; Mode d’utilisation du sol (MOS) 1999, Institut d’aménagement et d’urbanisme de la région d’Ile-de-France (IAURIF)

5  En France, les zones accidentogènes sont recensées par la Direction départementale de l’équipement et les délais d’intervention des secours par le Service départemental d’incendie et de secours lors de l’élaboration du Schéma départemental d’analyse et de couverture des risques (SDACR)

6  CANUTEC: Centre Canadien d'urgence transport offert par le Ministère des transports Canadien "Transports Canada" dont la version électronique 1.0 du logiciel ERGO est disponible gratuitement par téléchargement : www.tc.gc.ca/canutec/fr/guide/ergo/ergo.htm (12/05/06). Le cas des grands déversements supérieurs à 200 litres a été retenu.

7  Expert Choice®

8  ICPE : Installation classée pour la protection de l’environnement, loi du 19 juillet 1976, codifiée aux articles L511-1 et suivants du Code de l’Environnement

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Exemple de variations du degré d'exposition (effets de surpression)
URL http://geocarrefour.revues.org/docannexe/image/1459/img-1.png
Fichier image/png, 158k
URL http://geocarrefour.revues.org/docannexe/image/1459/img-2.png
Fichier image/png, 158k
Titre Figure 2. Les axes et les pôles de danger dans le département du Gard
URL http://geocarrefour.revues.org/docannexe/image/1459/img-3.png
Fichier image/png, 1018k
Titre Figure 3. Structuration du SIG appliquée au modèle de vulnérabilité
URL http://geocarrefour.revues.org/docannexe/image/1459/img-4.png
Fichier image/png, 157k
Titre Figure 4. Étapes de la cartographie du niveau de vulnérabilité
URL http://geocarrefour.revues.org/docannexe/image/1459/img-5.png
Fichier image/png, 251k
Titre Figure 5. Simulation d’un UVCE sur la ligne ferroviaire Nîmes-Montpellier et identification des cibles humaines potentielles
URL http://geocarrefour.revues.org/docannexe/image/1459/img-6.png
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Titre Figure 6. Comparaison des distances de sécurité liées à l’UVCE avec les variations spatiales de la sensibilité humaine face aux effets de surpression durant la journée
URL http://geocarrefour.revues.org/docannexe/image/1459/img-7.png
Fichier image/png, 266k
Titre Figure 7. Distances de sécurité liées à l’UVCE et sensibilité de l’espace durant la journée vis-à-vis du risque d’effet panique (a), des conséquences économiques et quotidiennes (b)
URL http://geocarrefour.revues.org/docannexe/image/1459/img-8.png
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Pour citer cet article

Référence papier

Chloé Griot, « Des territoires vulnérables face à un risque majeur : le transport de matières dangereuses », Géocarrefour, vol. 82/1-2 | 2007, 51-63.

Référence électronique

Chloé Griot, « Des territoires vulnérables face à un risque majeur : le transport de matières dangereuses », Géocarrefour [En ligne], vol. 82/1-2 | 2007, mis en ligne le 01 juin 2010, consulté le 17 août 2017. URL : http://geocarrefour.revues.org/1459 ; DOI : 10.4000/geocarrefour.1459

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Auteur

Chloé Griot

PHD, Post-doctorante
Centre de Recherche en Géomatique (CRG)
Département des Sciences Géomatiques
Pavillon Louis-Jacques-Casault
Université Laval - Québec - G1K 7P4
Tél. (418) 656 2131 - poste 8658
chloe.griot.1@ulaval.ca

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Droits d’auteur

© Géocarrefour

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