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Modélisation de submersions marines et leur validation par observation vidéo à Carthagène des Indes, Colombie

Coastal floods modeling and video observation validation in Cartagena de Indias, Colombia
Alexandre Nicolae Lerma, Yves-François Thomas, Paul Durand, Brice Anselme et Carlos Andrade
p. 481-498

Résumés

La ville de Carthagène des Indes, située sur le littoral de la Mer des Caraïbes, est un pôle industriel et patrimonial. Les quartiers résidentiels de Bocagrande et Castillogrande, édifiés sur un mince cordon littoral dont la hauteur n’excède pas 2 m par rapport au niveau moyen de la mer, sont extrêmement sensibles à l’aléa de submersion marine. Les inondations qui affectent régulièrement ce littoral ne relèvent pas de surcotes liées à des conditions météorologiques locales. Elles résultent pour l’essentiel des surélévations provoquées par la houle (de 70 % et plus de 95 % du niveau total). Ces épisodes de fortes houles sont provoqués par le déplacement de fronts froids dans le nord du bassin caribéen et sont nommés localement Mar de leva (MDL). L’année 2010 a été caractérisée par trois épisodes de MDL qui ont provoqué des submersions majeures. Les composantes de la variation du niveau du plan d’eau ont été étudiées pour reconstituer les niveaux marins atteints lors de ces épisodes. Les simulations ont été réalisées par l’emploi conjoint des modèles ADCIRC, pour la simulation de la marée, des effets de surcote barométrique et de la surcote de vent, SWAN pour la propagation des vagues et la simulation de la surélévation du plan d’eau liées à l’action mécanique des vagues dans la zone de déferlement et pCOULWAVE pour le jet de rive. Les niveaux marins reconstitués lors de chaque épisode de submersion ont été validés par des observations vidéo in situ disponibles grâce au système HORUS® installé sur les plages de Carthagène. Les résultats obtenus pour chacune des simulations sont en bon accord avec les observations vidéographiques (R= 0,98) et permettent d’illustrer l’étroite relation entre changement morphologique des profils de plage (érosion) et niveaux atteints lors du déferlement (submersion).

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Notes de la rédaction

Article soumis le 3 juillet 2012, accepté le 15 septembre 2013.

Texte intégral

L’étude a été réalisée dans le cadre d’une collaboration scientifique internationale (projet PICS) entre le Laboratoire de Géographie Physique (UMR 8591 / CNRS, université Paris 1) et l’École navale colombienne « Almirante Padilla » (ENAP). Le CIOH a mis à disposition les données marégraphiques et bathymétriques locales nécessaires à la conduite de l’étude. L’université nationale de Medellin a gracieusement mis à disposition les données du système d’observation vidéo HORUS. Que ces organismes trouvent ici la marque de notre sincère reconnaissance. Merci enfin aux relecteurs anonymes qui ont permis par leurs remarques et corrections d’améliorer la qualité de cet article.

Introduction

1La ville de Carthagène des Indes, située sur le littoral de la Mer des Caraïbes (fig. 1), est un pôle industriel et patrimonial du littoral caribéen de la Colombie. Depuis les années 1950, la dynamique démographique et le développement touristique ont conduit à l’aménagement massif de la flèche sableuse de Bocagrande (Vernette et al., 1978). Compte tenu de la topographie qui n’excède pas 2 m (NM), les nombreuses activités de la presqu’île sont particulièrement soumises au risque de submersion (Durand et al., 2006). Des inondations marines d’amplitudes variables touchent régulièrement l’ensemble du site. L’étude des archives locales a permis de recenser 31 épisodes de submersion depuis 1950 (Nicolae Lerma et al., 2008). Les conséquences en sont le plus fréquemment une perturbation voire un arrêt de la circulation automobile, la dégradation des infrastructures urbaines et des enrochements de protection. Lors des événements les plus violents comme en novembre 1966, février 1989, janvier 1996 ou encore novembre 2006, la presqu’île de Bocagrande a pu être complètement isolée du centre-ville, l’extrémité nord et les trois premières rues du front de mer étant totalement recouvertes par les eaux. Malgré la récurrence de ces épisodes de submersion, peu de travaux ont été consacrés à leur étude détaillée.

2La question de l’évaluation des niveaux marins lors des tempêtes, à la fois par la prise en compte des effets combinés de la marée astronomique, des valeurs minimales de la pression atmosphérique (effet barométrique inverse) et de la vitesse maximale des vents à la côte (surcote de vent) est un champ de recherche richement documenté. Il repose sur l’examen approfondi des chroniques marégraphiques et des données météorologiques locales, (Pugh, 1987 ; Emery et Aubrey, 1991 ; Simon, 1996 ; Bouligan et Pirazzoli, 1999 ; Caspar et al 2007). Les questions relatives aux effets de l’action des vagues dans la zone de déferlement (wave set-up et up-rush) ont fait en parallèle l’objet de nombreuses recherches. Elles ont été pour la plupart menées aux Etats-Unis d’Amérique et en Hollande dès les années 1960 par expériences en laboratoire (Longuet-Higgins et Stewart, 1963 ; Bowen et al., 1968 ; Battjes, 1974), complétées à partir des années 1980 par des mesures sur le terrain (Guza et Thornton, 1982 ; Stive et Wind 1982 ; Holman et Sallenger, 1985 ; Mase, 1989 ; Nielsen, 1989 ; Komar 1998 ; Sallenger, 2000 ; Ruggiero et al., 2001, 2004 ; Apotsos et al., 2007). En France en revanche, cette thématique n’est apparue que récemment dans des études menées sur les côtes atlantiques (Suanez et al., 2007 ; Almar et al., 2008 ; Cariolet et Suanez, 2009 ; Bertin et al., 2012) et méditerranéennes (Anselme et al., 2008 ; Sabatier et al, 2009a ; Anselme et al., 2011).

3À Carthagène, l’élévation du niveau du plan d’eau est plus particulièrement liée à l’action des vagues dans la zone de déferlement (Nicolae Lerma, 2012). L’étude prospective des niveaux marins extrêmes ne peut donc se limiter à l’analyse des données marégraphiques et des surcotes météorologiques. Elle nécessite la prise en compte de l’ensemble des facteurs de déformation du plan d’eau à la côte et, plus particulièrement, les surélévations provoquées par les vagues sur les plages. Il est alors essentiel de différencier deux types de situation à l’origine des inondations : les tempêtes tropicales ou cyclones et les épisodes de Mar de leva (nommés MDL dans la suite du texte) :

  • Les premiers phénomènes sont rares et le plus souvent d’intensité modérée, compte tenu de la localisation proche de 10° de latitude, de l’abri que procure la péninsule de la Guajira et de l’orientation au NE-SW de cette partie du littoral. Seul deux des inondations recensées depuis 1950 ont été provoquées par la circulation de cyclones : Joan en 1988 et Lenny en 1999.

  • Les épisodes de MDL, en revanche, sont des événements récurrents et significatifs de l’aléa de submersion dans cette ville. Ils se caractérisent par des périodes de fortes houles provoquées par l’avancée de fronts froids dans le golfe du Mexique puis dans le nord de la Mer des Caraïbes. Ces fronts progressent à vitesse régulière avec une orientation NW–SE et les trains de houle atteignent ainsi le littoral avec un angle voisin de la normale à la côte. C’est l’orientation de ces trains de houle dont les longueurs d’onde sont importantes (supérieur à 8 s) qui est la cause des submersions. Si le littoral est morphologiquement peu vulnérable aux houles provoquées par les vents alizés, il est en revanche extrêmement sensible aux houles de NW. De ce point de vue, l’année 2010 a été tout à fait exceptionnelle avec trois épisodes significatifs de MDL. Au regard du recensement de tous les cas enregistrés depuis 1950 (Nicolae Lerma et al., 2008), on constate en effet qu’il se produit périodiquement des successions d’événements particulièrement rapprochés (plusieurs épisodes la même année ou sur deux ans). Ainsi, trois MDL consécutifs ont été observés en 1957-1958, quatre en 1987, trois en 2001-2002 et trois en 2010. Ces épisodes rapprochés ont pour effet de fragiliser les plages en les rendant plus sensibles aux épisodes suivants. Dans cette étude, l’ensemble de la durée des MDL de l’année 2010 a été simulé. Toutefois, étant donné la disponibilité des données de validation, seule la modélisation des moments pic de submersion a été approfondie (tab. 1).

Fig. 1 – Localisation du site d’étude et modèles numériques de bathymétrie (MNB) utilisés pour la modélisation multi-scalaire SWAN.
Fig. 1 – Location map of the study area and Digitals Bathymetric Models (DBM) used to multi-scalar SWAN simulations.

Fig. 1 – Localisation du site d’étude et modèles numériques de bathymétrie (MNB) utilisés pour la modélisation multi-scalaire SWAN.Fig. 1 – Location map of the study area and Digitals Bathymetric Models (DBM) used to multi-scalar SWAN simulations.

Tab. 1 – Les caractéristiques de marée, météorologique et de houles au moment pic (conditions les plus défavorables) des Mar de leva de l’année 2010.
Tab. 1 – Tidal, meteorological and wave characteristics at pic moment (worst conditions) during Mar de leva of year 2010.

Tab. 1 – Les caractéristiques de marée, météorologique et de houles au moment pic (conditions les plus défavorables) des Mar de leva de l’année 2010.Tab. 1 – Tidal, meteorological and wave characteristics at pic moment (worst conditions) during Mar de leva of year 2010.

Méthode et données

Paramètres agissant sur les variations du niveau d’eau à la côte

4La démarche est fondée sur l’individualisation des différents paramètres qui contribuent à l’élévation instantanée de la ligne d’eau (Healy et Dean, 2000). En première approximation (fig. 2), si l’on exclut les variations gravimétriques locales ainsi que la dilatation thermique (effet stérique) des eaux, les niveaux atteints sur une plage peuvent être synthétisés tels que :

5avec ηdat le niveau zéro correspondant au datum horizontal choisi, ηnm les variations de nature eustatique et isostasique obtenues par analyse des tendances à long terme, ηf les variations saisonnières ou ponctuelles associées à d’éventuels apports d’eau continentale (baie fermée, marais ou milieu estuarien), ηm les variations biquotidiennes de la marée astronomique (astronomical tide), ηsb les variations ponctuelles liées à la surcote barométrique (barometric surge), ηsa les variations ponctuelles liées à la surcote anémométrique (wind setup), ηsv les variations instantanées liées aux surcotes de vague (Ardhuin et Rascle, 2006 ; wave setup), ηj les variations instantanées liées au jet de rive (uprush) et ε un terme d’erreur, intégrant la somme des incertitude de chacun des paramètres. Dans ce travail, qui n’aborde pas la dimension prospective de l’aléa de submersion, les composantes de l’élévation future du niveau marin relatif (ηm), discutées par R. Torres et al. (2006), et de la variation du niveau d’eau à l’intérieur de la baie de Carthagène (η; Nicolae Lerma et al., 2008 ; Molares, 2011) ne sont pas considérées.

Fig. 2 – Facteurs spatio-temporels intervenant dans les variations du niveau marin relatif et/ou la déformation du plan d’eau à la côte.
Fig. 2 – Spatio-temporal factor intervening in sea-level variations and/or water surface deformation on beach.

Fig. 2 – Facteurs spatio-temporels intervenant dans les variations du niveau marin relatif et/ou la déformation du plan d’eau à la côte.Fig. 2 – Spatio-temporal factor intervening in sea-level variations and/or water surface deformation on beach.

Outils de modélisation numérique

6La méthodologie développée consiste à analyser les données observées disponibles puis simuler numériquement l’ensemble des paramètres afin d’obtenir une valeur de surélévation qui sera par la suite confrontée pour validation aux observations in situ. Les différentes composantes ont donc fait l’objet de calculs par emploi successif de modèles numériques régulièrement utilisés dans les travaux de dynamique et d’ingénierie côtière (tab. 2).

Tab. 2 – Modèles utilisés dans le calcul du niveau du plan d’eau.
Tab. 2 – Models used for calculation of water surface level rise.

Composantes

Modèles

Dimensions

Description

ηm

ADCIRC

2-D ou 3-D

ADCIRC modélise les comportements hydrodynamiques par la résolution d'équations de type swallow water et appproximation de Boussinesq discrétisées dans l’espace grâce à la méthode des éléments finis (finite element method, FEM) et dans le temps par la méthode (finite difference methode, FDM, Kolar et al.,1994). Il a été exécuté sur la base d'une maille non structurée hautement flexible (Blain et al, 1994). Les composantes de marée utilisées pour l'application sont celles de la base de données de C. Le Provost et al.(1998).

ηsb

ηsa

ηsv

SWAN

1-D ou 2-D

SWAN simule les comportement des vagues en domaine côtier à partir des conditions au large, du vent, de la bathymétrie, des courant et de la marée. Il a été élaboré pour prendre en compte l'ensemble des processus intervenant par grand ou petits fonds tels que l'interaction vague/vague, les courants, la friction de fond et les « surcotes de vague » (Booij et al,1999).

ηj

pCOULWAVE

1-D ou 2-D

pCOULWAVE est particulièrement performant pour la modélisation de la progression d’ondes sur surface libre résolvant plusieurs types d’équations intégrant la profondeur, les ondes longues, les ondes non linéaires par petits fonds (shallow water) et dispersives de type Boussinesq. Ces équations servent à calculer en chaque point d’un maillage les champs de vitesse (u, v) et les déformations de la surface libre lors du déferlement. Il est utilisé ici pour la modélisation des paramètres (ηsv + ηj).

Données topo-bathymétriques

Bathymétrie

7La maille des divers modèles utilisés repose sur l’emploi des sondes bathymétriques de la base ETOPO-1 (Amante et Eakins, 2009) proposées par le GEODAS Grid Translator du National Geophysical Data Center et sur le trait de côte proposée par le Coastline Extractor de la même institution. La bathymétrie par moins de 100 m de profondeur a été complétée par les sondes des minutes des cartes marines levées par le Centro de Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas (COL 261, 263 et 264). L’origine des sondes a été harmonisée et correspond au niveau moyen de la mer (NM).

L’avant plage et l’estran

8Deux campagnes de relevés ont été effectuées sur le site de Bocagrande. En août 2009, alors que les profils de plage sont caractéristiques de périodes de houles de faible énergie, et en mars 2011 suite aux épisodes de MDL. Les quatre profils (fig. 3) ont été obtenus par utilisation combinée d’un sondeur bathymétrique (précision décimétrique) et de levé D-GPS pour la partie terrestre (précision centimétrique). Leur localisation (fig. 1) permet de disposer d’une description continue des fonds pré-littoraux et de l’estran depuis 8 m de profondeur jusqu’au sommet de la plage. Les profils de plage sont composés de deux parties (les valeurs de pente, β, sont exprimées en m/m) : une pente très douce de l’ordre de β ≈ 0,003 entre 8 m et 5 m de profondeur (qui s’étend jusqu’à -2 m au niveau du profil P3) et une partie nettement plus pentue entre -5 m et la berme. Cette partie de la plage, située au-dessus du seuil de fermeture (observé entre -5,5 et -5 m à la pointe de Bocagrande ; Nicolae Lerma, 2012) a considérablement évolué entre les deux campagnes de mesure. En août 2009, les pentes calculées entre -2 m et la berme (partie la plus pentue) sont de l’ordre de 0,02 pour la pointe de Bocagrande (P0 et P1) et sont progressivement plus inclinées vers l’entrée de la péninsule (β = 0,026 pour P2 et β = 0,067 pour P3). La campagne de terrain de mars 2011 montre qu’elles ont principalement évolué à la pointe (fig. 4), les pentes indiquant respectivement des valeurs de 0,049 pour P0 et 0,044 pour P1. Le paramètre de Dean (Ω) a été calculé à partir de la nature granulométrique des échantillons prélevés lors des campagnes de mesure (sables fins compris en moyenne entre 115 µm et 150 µm) et les conditions de houle traitées dans notre étude (tab. 1). Il est considéré tel que :

9Ω = Hb/Tωs

10avec Hb: hauteur de la houle au déferlement (en m), T : période de la houle (en s) et ωs: vitesse de chute de sédiments (en m/s) obtenue à partir de la formulation empirique de R. Soulsby (1997) pour des sables naturels. Ce nombre (Ω compris entre 1,5 et 2,2) indique, selon la classification de L.D. Wright et A.D. Short (1984), que l’ensemble des profils étudiés sont de type « morphodynamique intermédiaire ». Cependant, leurs aspects morphologiques sont nettement différenciés et indiquent que les plages de la pointe de Bocagrande (pentes homogènes et progressives, estran d’une largeur comprise entre 60 m et 150 m) jouent un rôle nettement plus dissipant que celles du centre ou de l’entrée de la péninsule (pente plus forte et estran court voir inexistant). À partir de ces jeux de données, un ensemble de modèles numériques de bathymétrie (MNB) emboîtés de résolution 1 000, 250 et 50 m (fig. 1) a été réalisé pour simuler la propagation des houles en domaine côtier. Les MNB ont été calculés par emploi du logiciel SURFER® et une interpolation de type krigeage sphérique. Le système de géoréférencement retenu est la projection UTM WGS84.

Fig. 3 – Profils topo-bathymétriques de plages de Bocagrande.
Fig. 3 – Topo-bathymetric profiles of Bocagrande beaches.

Fig. 3 – Profils topo-bathymétriques de plages de Bocagrande.Fig. 3 – Topo-bathymetric profiles of Bocagrande beaches.

Fig. 4 – Évolutions morphologiques des profils de plage de la pointe de Bocagrande : mesures d’août 2009 et mars 2011.
Fig. 4 – Morphological evolution of bocagrande pointe beach profile: measured in August 2010 and March 2011.

Fig. 4 – Évolutions morphologiques des profils de plage de la pointe de Bocagrande : mesures d’août 2009 et mars 2011.Fig. 4 – Morphological evolution of bocagrande pointe beach profile: measured in August 2010 and March 2011.

Données météorologiques et océanographiques

Données météorologiques

11Elles sont issues des stations locales présentant des discontinuités et un manque de fiabilité. Les conditions de pression atmosphérique rapportée au niveau de la mer et de vent sont empruntées à la base de données Climate Forecast System Reanalysis (CFSR ; http://www.ncdc.noaa.gov/​). Ces données de réanalyse, disponibles pour des grilles de 0,5° x 0,5°, sont issues des travaux du National Centers for Environmental Prediction (NCEP) et du National Center for Atmospheric Research de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Ces organismes et leurs informations constituent des références dans les domaines de la météorologie et de l’océanographie (Kalnay et al., 1996 ; Rutledge et al., 2006).

Données de marée

12La marée a été considérée sous deux formes. Les données de marées observées ont été obtenues auprès du Global Sea-Level Observing System (GLOSS ; http://www.gloss-sealevel.org/​) pour la période 1950-2000 et auprès du Centro de Investigaciones Oceanográficas e Hidrográficas (CIOH ; http://www.cioh.org.co) pour les cas étudiés (année 2010). En l’absence de données observées pour le cas 1 de janvier 2010, la marée a été reconstituée par l’emploi du module de marée du code ADCIRC (Blain et al., 2002), qui utilise la base de constantes harmoniques proposée par C. Le Provost et al. (1998), à la résolution spatiale de 0,25° x 0,25°.

Données de houles

13Les données de hauteur, période et direction des houles ont été extraites du sous-modèle régional AT10 produit par le code WAVEWATCH III™ développé par H.L. Tolman (2009) et exploité sous la responsabilité du Marine Modeling and Analysis Branch de la NOAA (http://polar.ncep.noaa.gov/​). Les résolutions spatiales et temporelles sont respectivement de 0,166° x 0,166° et de 3 h. La fiabilité de ce modèle a été validée au niveau global par H.L. Tolman (2002). Sur les côtes colombiennes, les travaux de Y.-F. Thomas et al. (2012) ont permis d’attester la très bonne qualité des relations entre les données du modèle et les mesures in situ ; sur les côtes françaises de l’Atlantique, les travaux de S. Abadie et al. (2005), F. Ardhuin et al. (2008) ou R. Pedreros et al. (2009) ont également montré la possibilité d’utiliser les données de prédiction (forecast) pour conduire des opérations de simulation ou des études de climatologie (hindcast). Le point d’extraction des données de houles est situé au large, en eaux profondes et en face de la péninsule aux coordonnées λ = 75,66° W, φ = 10,50° N.

Validation des niveaux modélisés

14Les niveaux modélisés ont fait l’objet d’une validation à partir d’éléments de terrain, principalement l’analyse d’images de vidéo observation. Parmi les différents types de validation possibles, l’observation vidéo présente un grand nombre d’avantages pour les études de suivi 1) sédimentologique (Dailloux, 2008 ; Morichon et al., 2007), 2) morphodynamique (Aarninkhof et al., 2003 ; Almar et al., 2008), 3) de l’érosion (Cohen, 2003 ; Gaufres et al, 2008) et 4) des niveaux atteints par le déferlement (Holman et al., 1993 ; Salmon et al, 2007). Elle permet notamment d’obtenir des images géoréférencées couvrant la durée d’une tempête. Le travail d’ortho-rectification associé à des relevés topographiques permet de reporter les niveaux observés dans un référentiel {x, y, z}. La base de données du dispositif d’observation vidéo HORUS® de l’université nationale de Medellin, associée à des relevés topographiques effectués dans le champ de vision des caméras, ont permis d’estimer les niveaux marins atteints lors des submersions qui ont affecté les quartiers de Bocagrande. Les vues de type « timex » sont des compositions de 15 min d’images superposées. Ce laps de temps permet de capturer le moment où la limite maximale a été atteinte par les eaux. Lorsqu’il n’était pas possible de réaliser une composition temporelle, les prises de vues instantanées « snapshot » ont été exploitées (fig. 5). Sur ces images, nous nous sommes efforcés de repérer les limites du jet de rive avec la différenciation du niveau bas (retrait), du niveau instantané (niveau du jet de rive au moment de la prise d’image) et du niveau haut (limite du sable mouillé correspondant au maximum du jet de rive d’une ou plusieurs vagues précédentes). Cette méthode a conduit à définir une zone considérée comme la zone de jet de rive au moment pic. Pour notre travail de validation, quel que soit le type d’image, c’est la limite des niveaux observables les plus hauts qui a été mise en relation avec les niveaux modélisés. Le niveau de la ligne d’eau a été localisé sur des profils pour lesquels nous disposions de données topographiques précises (centimétrique en z). La localisation de la ligne d’eau est associée à une précision métrique après rectification (x, y), profil 0 ± 1,5 m, profil 1 ± 3 m. Les plages de la péninsule étant particulièrement planes (berme peu prononcée) et homogènes (fig. 3), la précision obtenue pour le paramètre z est considérée comme satisfaisante (± 0,10 m).

Fig. 5 – Localisation des images du système Horus à la pointe de Bocagrande ; vues panoramiques « timex » lors des trois épisodes de submersion.
Fig. 5 – Location of Horus system at Bocagrande point; timex panoramic view during the tree floods episodes.

Fig. 5 – Localisation des images du système Horus à la pointe de Bocagrande ; vues panoramiques « timex » lors des trois épisodes de submersion.Fig. 5 – Location of Horus system at Bocagrande point; timex panoramic view during the tree floods episodes.

Analyse et modélisation des variations du plan d’eau

Marée et surcote météorologiques

15Pour le cas de janvier 2010, afin de rendre compte du forçage par les conditions de marée astronomique, de vent et de pression atmosphérique, le modèle ADCIRC (Luettich et al., 1992) a été employé sur la maille proposée par C.A. Blain et al. (1994). Cette maille a servi notamment à la modélisation des surélévations de tempête réalisée par les organismes américains de protection des littoraux (programme Sea Lake Overland Surge from Hurricanes, SLOSH). Les cas de mars et de décembre 2010 ont été analysés à partir des données enregistrées par le marégraphe de Carthagène, le signal de surcote étant extrait par emploi du logiciel SLPR2 (Caldwell, 1998). On observe des conditions de marée astronomique semi-diurne différentes selon les cas. Cependant, les caractéristiques principales sont un marnage microtidal d’amplitude maximale d’environ 0,40 m. Ainsi, en janvier, la marée présente une amplitude de 0,30 m (NM) et un caractère semi-diurne où les inégalités diurnes sont faibles. À l’inverse, en mars et décembre, les marées hautes secondaires sont clairement moins marquées et les amplitudes maximales inférieures à 0,20 m (NM ; fig. 6).

16Les valeurs de pression barométrique sont globalement légèrement dépressionnaires et ne présentent pas de variations significatives. Les surcotes atmosphériques, dans l’ensemble des cas, sont limitées à des valeurs oscillant entre 0 et 0,08 m. Les valeurs de vent, quant à elles, ne présentent pas d’intensification significative. Les effets du vent, considérés comme l’écart entre les niveaux de marée observés et théoriques auxquels on a soustrait la composante barométrique, apparaissent comme exclusivement négatifs. Ces résultats semblent être imputables à la fois à la localisation du marégraphe, dans la baie de Carthagène, et au régime de vent dominant. Les enregistrements de la composante de surcote de vent sont régulièrement faibles (Nicolae Lerma et al., 2008), compte tenu de l’étroitesse de la largeur des passes de la baie et de l’orientation de la côte. Les vents de secteur NE ont plutôt tendance à chasser la masse d’eau plutôt qu’à l’accumuler à la côte.

17La modélisation des surélévations liées aux facteurs météorologiques montre des niveaux très bas, ce qui apparaît logique étant donné que les épisodes de MDL ont lieu dans des conditions météorologiques locales globalement stables. Si l’on ne peut négliger les facteurs météorologiques, on constate qu’ils ne participent que faiblement à la surélévation totale.

Fig. 6 – Signal de marée, surcote barométrique et anémométrique lors des épisodes de submersion.
Fig. 6 – Tide, barometric surge and wind setup signal during flooding events.

Fig. 6 – Signal de marée, surcote barométrique et anémométrique lors des épisodes de submersion. Fig. 6 – Tide, barometric surge and wind setup signal during flooding events.

Données modélisées en janvier (Cas 1) et données observées au marégraphe de Carthagène des Indes pour les cas de mars (Cas 2) et décembre (Cas 3).
Simulated data in January (Case 1) and observed data from Cartagena de Indias for March (Case 2) and December (Case 3).

Propagation ante-déferlement de la houle

18Les sorties du modèle WAVEWATCH III (Tolman, 2009) ont servi de conditions aux limites des modélisations réalisées avec le code SWAN (Booij et al., 1999). Des mailles ont été constituées à des résolutions spatiales de plus en plus fines afin de simuler l’évolution des spectres de houles depuis le large jusqu’aux plages. Les caractéristiques prises en compte sont les hauteurs significatives des vagues dues à la mer du vent et à la houle, la période pic des vagues au pic directionnel et la direction des vagues au pic directionnel (fig. 7).

19Les événements de janvier (Cas 1), de mars (Cas 2) et de décembre (Cas 3) ont des caractéristiques assez proches et présentent les marqueurs type des MDL. On observe des houles de hauteurs supérieures à 2 m et des périodes au-dessus de 8 s pour des orientations de N à NW. Les hauteurs significatives les plus fortes sont observées en mars (Hs = 2,7 m) et les périodes les plus longues en janvier (Tp = 10,6 s). Si dans l’absolu, ces conditions de houles ne semblent pas particulièrement extrêmes, elles sont accompagnées d’un changement brutal d’orientation. Ce secteur atypique N-NW est la caractéristique fondamentale de l’aléa Mar de leva, associé aux caractéristiques du site (concentration des activités et urbanisation massive), favorisant une vulnérabilité extrême du littoral de la péninsule de Bocagrande.

20La modélisation de la propagation des houles, a permis d’extraire le spectre d’énergie bidimensionnel utilisé par la suite pour l’étude des conditions de déferlement et la détermination des ordres de grandeur de la surcote de vague (wave setup) et du jet de rive (uprush). Cette étape est illustrée ici pour les conditions pic du cas de janvier (fig. 8).

Fig. 7 – Données de houles aux larges de Carthagène et zoom sur les périodes de « Mar de leva » de l’année 2010.
Fig. 7 – Offshore wave data far from Cartagena and focus on “Mar de leva” period in 2010.

Fig. 7 – Données de houles aux larges de Carthagène et zoom sur les périodes de « Mar de leva » de l’année 2010.Fig. 7 – Offshore wave data far from Cartagena and focus on “Mar de leva” period in 2010.

Données WW3 tri-horaires interpolées.
WW3 data, hourly interpolation.

Fig. 8 – Sortie de modélisation SWAN lors du pic de « Mar de leva » de janvier 2010, de l’échelle régionale à locale.
Fig. 8 – SWAN model output for January 2010 “Mar de leva" event from regional to local scale.

Fig. 8 – Sortie de modélisation SWAN lors du pic de « Mar de leva » de janvier 2010, de l’échelle régionale à locale.Fig. 8 – SWAN model output for January 2010 “Mar de leva" event from regional to local scale.

Modélisation du déferlement

21Cette propagation comporte deux étapes effectuées sur profils 1-D localisés en différents points sensibles de la presqu’île de Bocagrande (fig. 1).

22Dans un premier temps, un calcul exact des niveaux de surcote de vague (wave setup) a été réalisé à partir du spectre d’énergie des houles et de l’utilisation du code SWAN. Le déferlement, intervient lorsque la cambrure des vagues (Hs/Lo) est de l’ordre de 1/7. Il est représenté ici (fig. 9) par l’effondrement de la hauteur des vagues et le pourcentage de brisant. On observe qu’il se produit progressivement à partir d’une distance de 200 m par rapport au rivage sur les profils P0 et P1 alors qu’il intervient quasi uniquement dans la bande des 50 derniers mètres sur les profils P2 et P3. On constate ici que la dissipation de l’énergie des vagues est nettement plus forte sur les plages de la pointe de Bocagrande. Le rôle dissipant des plages est confirmé notamment par le calcul du nombre d’Irribaren exprimé tel que

23Hs: hauteur des houles, Lo : longueur de vague en eau profonde et β : pente de la plage. Au regard des caractéristiques des vagues du MDL de janvier, de la morphologie générale des profils (fig. 3) et de la pente de plage (calculée sur la partie la plus inclinée entre -2 m de profondeur et la berme), la houle est plus largement dissipée sur l’avant plage de la pointe de la péninsule où ξ est compris entre 0,16 et 0,18. Au centre, les conditions restes dissipatives ξ = 0,23 mais la forme du profil (plus concave) et la plus faible largueur des plages (de l’ordre de 20 m) dissipent moins efficacement les houles. Enfin, à l’entrée de Bocagrande, les plages sont de type morphodynamique intermédiaire (ξ = 0,61) et l’absence de plage dans ce secteur le rend particulièrement sensible aux submersions.

24Dans un second temps, une modélisation du niveau maximal atteint par les vagues (run-up), soit l’addition des phénomènes de surcote de vague (set-up) et du jet de rive (uprush), est exécutée avec le modèle pCOULWAVE (fig. 10). Ce modèle permet de proposer une estimation des deux composantes du déferlement. Il convient tant pour la simulation d’ondes longues type tsunami (Geist et al., 2009) que pour la modélisation des vagues de tempête (Cheung et al., 2003), notamment sur bathymétrie complexe (Lynett et Liu, 2002). Ainsi, il est notamment capable de reproduire les phénomènes de débordement ou d’overtopping (Lynett et al., 2008). La composante de jet de rive peut donc être déduite et isolée pour des valeurs d’occurrence statistique correspondant à 50, 33, 10 et 2 % de l’effectif du train de vagues. Ici, conformément à la majeure partie des équations théoriques, c’est la valeur de runup 2 % qui est retenue. Les profils retenus pour la modélisation du cas de janvier et mars sont ceux levés lors de la campagne d’août 2009. Le cas de décembre a lui été simulé sur des profils levés en mars 2011 (fig. 4). Bien que les dates entre les épisodes de MDL et les levés bathymétriques connaissent un décalage, les profils permettent tout de même de tenir compte de manière pertinente de l’évolution morphologique des plages au cours de l’année.

Fig. 9 – Modélisation 1-D des surcotes de vague : wave setup (SWAN) lors du pic de submersion de janvier (Cas 1).
Fig. 9 – 1-D simulation of wave setup: wave set-up (SWAN) during January flood peak (Case 1).

Fig. 9 – Modélisation 1-D des surcotes de vague : wave setup (SWAN) lors du pic de submersion de janvier (Cas 1).Fig. 9 – 1-D simulation of wave setup: wave set-up (SWAN) during January flood peak (Case 1).

Résultats

Les niveaux marins modélisés

25Sur l’ensemble des épisodes modélisés, on note que l’élévation du plan d’eau provoquée par le déferlement représente une part comprise entre 70 % et plus de 95 % du niveau total (tab. 3). Lors de l’épisode de janvier, les valeurs de surcote de vague sont maximales et homogènes, comprises entre 0,22 m et 0,24 m. En revanche, les valeurs de jet de rive sont très variables (entre 0,54 m et 1,28 m) selon les profils et illustrent la relation entre la pente du profil et les niveaux atteints lors du déferlement. Dans ces conditions, les parts de variations attribuables à la marée astronomique et aux surcotes barométriques et anémométriques n’interviennent que comme facteurs aggravants. Les niveaux extrêmes atteints sur les profils 0 et 1 sont compris entre 0,78 m et 0,99 m au-dessus du niveau marin moyen. Compte tenu de la raideur des profils et des surfaces de l’estran plus réduites, ces valeurs sont dépassées sur le profil 2 (0,97 m à 1,15 m) et doublées sur le profil 3 (de 1,59 m à 1,93 m). Là où les plages sont les plus larges, comme au niveau de P0 et P1 (de l’ordre de 100 m) et, dans une moindre mesure, au centre de la peninsule (plage type P2, largeur 20 m), l’énergie des houles est progressivement dissipée dans la zone de déferlement et sur l’estran ; en revanche, à l’entrée de la péninsule (P3), les plages étant inexistantes, les houles déferlent sur les enrochements. La modélisation montre que le point haut (1,45 m) de cette structure est dépassé pour l’ensemble des cas, provoquant des inondations par franchissement d’ouvrage.

Tab. 3 – Synthèse des niveaux d’eau extrêmes atteints par la somme des composantes (unités en m).
Tab. 3 – Synthesis of extreme water level reached by summing all components (units in m).

Tab. 3 – Synthèse des niveaux d’eau extrêmes atteints par la somme des composantes (unités en m).Tab. 3 – Synthesis of extreme water level reached by summing all components (units in m).

Relation entre niveaux modélisés et observés

26Notre approche est basée sur la simulation de l’ensemble des facteurs de variation de la ligne d’eau sur les plages. Toutefois, la complexité des interactions et des processus en domaine littoral, particulièrement lors d’épisodes de fortes houles, est difficile à estimer à partir de formules empiriques (Anselme et al., 2011). Il est donc essentiel de confronter les résultats obtenus numériquement avec des données d’observations in situ. D’abord, d’après différents éléments de terrain (photos, articles de journaux, témoignages), les niveaux obtenus par la modélisation sont en accord avec les conséquences des épisodes de Mar de leva à Bocagrande. Sur le profil 3, la modélisation représentant des franchissements conséquents par paquets de mer est confirmée, les inondations dans cette partie de la péninsule ayant provoqué la paralysie du trafic automobile durant le pic de submersion des trois cas étudiés. À la pointe et dans le centre de la péninsule, les submersions ont été de nature différente (fig. 11), liées à des franchissements de berme ou à l’ouverture de petites brèches par lesquelles le jet de rive atteint les rues. Les modélisations en accord avec les observations in situ montrent que les plages plus développées à la pointe ont permis de protéger les rues des inondations lors des épisodes de MDL de janvier et de mars. En revanche, en décembre, l’eau a pu gagner les rues du front de mer dans l’ensemble du quartier.

Fig. 10 – Modélisation 1-D des hauteurs atteintes par les vagues au déferlement, wave setup + uprush (pCOULWAVE) lors du pic de submersion de janvier (Cas 1).
Fig. 10 – 1-D simulation of wave run-up or wave setup + uprush (pCOULWAVE) during January flood peak (Case 1).

Fig. 10 – Modélisation 1-D des hauteurs atteintes par les vagues au déferlement, wave setup + uprush (pCOULWAVE) lors du pic de submersion de janvier (Cas 1).Fig. 10 – 1-D simulation of wave run-up or wave setup + uprush (pCOULWAVE) during January flood peak (Case 1).

Fig. 11 – Illustration de synthèse du type de submersion observable à la pointe de Bocagrande (le 10/1/2010).
Fig. 11 – Synthesis illustration of coastal flood type observable at Bocagrande point (2010/1/10).

Fig. 11 – Illustration de synthèse du type de submersion observable à la pointe de Bocagrande (le 10/1/2010).Fig. 11 – Synthesis illustration of coastal flood type observable at Bocagrande point (2010/1/10).

Validation par vidéo observation

27Ces premières confirmations de la pertinence des résultats de la modélisation ont été approfondies par l’analyse des images de vidéo observation du système HORUS. Dans le cas des épisodes de janvier et mars (Cas 1 et Cas 2), les images ne sont pas disponibles à l’heure correspondant au maximum de l’intensité de l’épisode de submersion. Les images et les runs utilisés pour la validation sont donc décalés respectivement de 3 h pour le Cas 1 et 5 h pour le Cas 2 par rapport aux moments pics. Nous préciserons toutefois que les conditions de houles sont très proches et que les niveaux modélisés à ces différentes heures sont équivalents à ceux des moments pics. Lors de cette validation, l’objectif était de comparer pour les trois cas étudiés lors de l’année 2010, les niveaux marins modélisés (résultant de l’addition de l’ensemble de composantes de variation du niveau marin) avec les niveaux atteints par les vagues, repérables sur les images. La prise en compte, même de manière partielle, de l’évolution morphologique des profils a amélioré considérablement les relations entre modélisations et observations (tab. 4 et fig. 12). On constate que lorsque les cas sont indifféremment modélisés et validés sur la base des profils de 2009, la tendance est à la sous-estimation et la relation est moyenne (R² = 0,62 et écart type = 0,16) avec des écarts nettement plus importants pour le Cas 3. Lorsque les épisodes du début d’année (Cas 1 et Cas 2) sont traités sur les profils 2009 et que le Cas 3 est traité sur les profils de 2011, on obtient alors une très bonne relation entre niveaux modélisés et observés, avec R² = 0,97 et écart type = 0,03. L’amélioration très significative de la corrélation entre les niveaux modélisés et les observations montre, outre le succès de la validation, la nécessité de considérer l’évolution morphologique des plages pour le calcul des niveaux extrêmes.

Tab. 4 – Comparaison des niveaux d’eau modélisés et observés.
Tab. 4 – Comparison between simulated and observed water levels.

Tab. 4 – Comparaison des niveaux d’eau modélisés et observés.Tab. 4 – Comparison between simulated and observed water levels.

Fig. 12 – Relations entre niveaux modélisés et niveaux observés sur profils de 2009 avec et sans prise en compte de l’évolution morphologique des profils.
Fig. 12 – Relation between simulated and observed level on 2009 profiles with and without considering morphological profiles evolution.

Fig. 12 – Relations entre niveaux modélisés et niveaux observés sur profils de 2009 avec et sans prise en compte de l’évolution morphologique des profils.Fig. 12 – Relation between simulated and observed level on 2009 profiles with and without considering morphological profiles evolution.

Discussion

28Dans le calcul des niveaux marins extrêmes, la connaissance des modalités de l’évolution morphologique des plages lors des tempêtes, la description synthétique de ces évolutions et leur prise en compte ont permis d’affiner considérablement les estimations. Au regard des résultats, on a pu constater l’étroite relation entre aléa de submersion et aléa d’érosion qui s’est traduit à Bocagrande, dans le cadre des événements de Mar de leva de l’année 2010, par des modifications significatives de la forme générale des profils de plage. Il apparaît donc nécessaire, comme évoqué par exemple par F. Sabatier et al. (2009b), de travailler à partir de relevés précis pré- et post-tempête afin de mieux tenir compte du rôle de l’évolution morphologique des plages dans l’évaluation de l’aléa de submersion.

29La question du ou des paramètres morphologiques à intégrer dans le calcul est également décisive. J.-M. Cariolet et S. Suanez (2013) ont montré que pour l’utilisation des formules empiriques en contexte macrotidal, la variation de la hauteur de la colonne d’eau joue dans le choix de la pente à retenir. L’estimation des niveaux de runup peut également être approximative lorsque le paramètre de pente de plage n’est pas ajusté sur la partie la plus inclinée des profils (Cariolet, 2011). Le choix d’un paramètre morphologique synthétique pose question, par exemple sur les plages où les systèmes de barres sont développés (Holman et Sallenger, 1985), en contexte macrotidal (Cariolet et Suanez, 2013) ou lorsque les profils sont marqués par un fort degré de concavité, comme c’est le cas sur les plages de Bocagrande.

30La modélisation 1-D est une alternative qui exploite la morphologie de l’ensemble du profil. Ainsi, on peut tenir compte des microtopographies et des évolutions du profil d’un épisode de submersion à l’autre. Cet outil a permis de reproduire de manière très satisfaisante les niveaux atteints sur les plages alors que l’utilisation des formules empirique de référence, telles que celles de Stockdon et al. (2006), a été testée et entraîne une très forte sous-estimation. En effet, quels que soient les critères retenus pour calculer les valeurs de pente, en relation avec les caractéristiques des vagues lors des Mar de leva, les plages de la pointe de Bocagrande sont considérées comme dissipatrices le nombre adimensionnel d’Iribarren ξ est inférieur à 0,3, compris entre 0,08 et 0,24. Dans ce contexte, le runup n’est calculé qu’à partir des caractéristiques des vagues et indique des valeurs tel que R2% Stockdon = 0,45 cm.

31En contexte microtidal, une voie complémentaire de la modélisation peut être l’approche conduite à partir de la forme générale des profils et de leur degré de concavité, comme évoqué par R.G. Dean (1991). Cette méthode, basée sur la représentation des profils par des modèles de courbes exponentielles comme proposées par K.R. Bodge (1992), a été expérimentée par A. Nicolae Lerma (2012) et doit être approfondie.

32L’autre réflexion apportée dans notre étude traite du rôle des vagues lors des submersions et de la part des surélévations du plan d’eau imputable à leur déferlement. Ces paramètres jouent un rôle décisif lors des submersions. Ce fut notamment le cas dans les parties exposées du littoral vendéen pendant le passage de la tempête Xynthia. Lors de cet événement majeur, X. Bertin et al. (2012) ont montré par modélisations couplées (marée, surcote atmosphérique, vagues) que les surélévations totales du niveau statique (sans considérer le jet de rive) étaient pour moitié dues aux phénomènes de surcotes de vague. Suite à cet événement, la prise de conscience du rôle des vagues sur le niveau moyen statique (surcote de vague) et sur le niveau instantané (jet de rive) a entraîné des évolutions dans l’étude des niveaux d’eaux atteintes lors des tempêtes (Cariolet et al., 2012) et la révision des méthodes utilisées pour l’élaboration des PPRL-submersion marine en France.

Conclusion

33La méthode présentée, qui propose la décomposition et la modélisation différenciée de chaque paramètre influant sur le niveau marin, a permis de mettre en avant le rôle des phénomènes de surélévations provoqués par le déferlement des vagues (70 % à 95 % du niveau total). Sur des profils pré et post séquence érosive et grâce à la validation par vidéo observation, la modélisation 1-D illustre le lien entre érosion et submersion en mettant en évidence le rôle déterminant de la morphologie générale des profils sur les niveaux atteints. Lors des situations de MDL, la surélévation du plan d’eau à la côte est provoquée par le déferlement des trains de houles de N-NW. Dès que les houles dépassent 2 m au large pour des périodes de l’ordre de 8 s, les surcotes de vague (wave setup) et le jet de rive (uprush) atteignent des valeurs comprises entre 0,8 m et 2 m au-dessus du niveau moyen. On observe alors des submersions par franchissement d’ouvrage (paquets de mer) à l’entrée du quartier de Bocagrande et, lors des cas les plus intenses, des franchissements de berme au centre et à la pointe de la presqu’île. Dans ces situations, les variations imputables à la marée et aux surcotes météorologiques n’interviennent que comme facteurs aggravants. L’étude met donc en avant le rôle décisif des vagues lors de submersion par la surélévation du niveau statique (surcote de vague) et instantané (jet de rive). Elle ouvre également des perspectives intéressantes pour l’étude prospective de l’aléa de submersion à Carthagène, où les rythmes d’élévation du niveau marin moyen relatif et l’érosion chronique des plages posent déjà des problèmes majeurs.

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Annexe

Abridged English version

Studies of marine flood hazard and extreme sea level analysis have been historically based on tide observations. Short-term sea-level variation analysis allows quantifying extreme storm surge and resulting marine floods (Emery and Aubrey, 1991; Simon, 1996; Bouligan and Pirazzoli, 1999; Caspar et al., 2007). However, during storms, wave breaking effect is added to meteorological surge (Healy and Dean, 2000; Sallenger, 2000; Cariolet and Suanez, 2009) and is responsible for a significant part of the total sea level rise observed on beaches (Anselme et al., 2008, 2011). The surge level induced by wave breaking can cause marine floods events even when local meteorological conditions are stable and no tide surge signals are registered. In Cartagena de Indias, these episodes are called Mar de leva (MDL) and cause regularly floods. Bocagrande study site in Cartagena de Indias (Colombia) is a sandy peninsula whose altitude does not exceed 2 m above the mean sea level. The whole urban sea front zone, resulting from the recent demographic increase, is especially vulnerable to marine flood hazard (Durand et al., 2006; Nicolae Lerma et al., 2008).

In this study, we aim at investigating the various factors responsible for sea-level variations during the three major flooding event of the year 2010. The proposed analytical approach analyzes the “extreme level” signals to quantify the respective part of each component (tide, meteorological and wave breaking components). The method is based on coupling a “classical” approach – detailed study of observed data and storm surge – with numerical modeling of tide and meteorological components (ADCIRC model; Blain et al., 1994) and wave breaking components in surf zone [SWAN propagation model, The Swan team (2010 a and b)] coupled with breaking wave models pCOULWAVE (Lynett et al., 2008). The levels observed during flood peaks episodes were reconstituted by this way.

All the simulated episodes show clearly the main role of wave induced sea-level variations in the surf zone. We observe that the part of the sea-level elevation caused by waves represents between 70% and more than 95% of the total sea-level rise. In these conditions, astronomical tide, barometric surge and wind-driven setup appear as aggravating factors. Besides, the beach profile influences considerably the level reached and causes variable overtopping types in Bocagrande beaches. That fact is pointed out by the results obtained on different morphodynamic kind of profile (dissipative and intermediate) and on profiles surveyed before (in August 2009) and after March 2011) the MDL events.

Simulations were validated by comparing modeled and observed levels. For this purpose, video observations on beach present many advantages (Holman et al., 1993; Cohen, 2003; Salmon et al., 2007; Dailloux, 2008; Gaufres et al., 2008). Among them, it can be used to obtain geo-referenced pictures during the whole storm episode. The HORUS video observing system (installed by the Medellin National University) associated with topographic measures allows estimating water level reached during storms peak in Bocagrande pointe (±0.10 m for z component). Differences between observed and simulated level are on average 0.20 m and are significantly improved (0.09 m) considering the morphological evolution of beach profile before and after MDL.

The study underlines the main role of wave breaking causing rise of static mean level (wave setup) and instantaneous level (uprush). Moreover, it open perspectives to pursue further the studies about flood hazard in Cartagena de Indias were erosion hazard and the trend of mean sea-level rise are already causing serious problems.

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Table des illustrations

Titre Fig. 1 – Localisation du site d’étude et modèles numériques de bathymétrie (MNB) utilisés pour la modélisation multi-scalaire SWAN.Fig. 1 – Location map of the study area and Digitals Bathymetric Models (DBM) used to multi-scalar SWAN simulations.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-1.png
Fichier image/png, 1,5M
Titre Tab. 1 – Les caractéristiques de marée, météorologique et de houles au moment pic (conditions les plus défavorables) des Mar de leva de l’année 2010.Tab. 1 – Tidal, meteorological and wave characteristics at pic moment (worst conditions) during Mar de leva of year 2010.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-2.png
Fichier image/png, 86k
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-3.png
Fichier image/png, 10k
Titre Fig. 2 – Facteurs spatio-temporels intervenant dans les variations du niveau marin relatif et/ou la déformation du plan d’eau à la côte.Fig. 2 – Spatio-temporal factor intervening in sea-level variations and/or water surface deformation on beach.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-4.png
Fichier image/png, 129k
Titre Fig. 3 – Profils topo-bathymétriques de plages de Bocagrande.Fig. 3 – Topo-bathymetric profiles of Bocagrande beaches.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-5.png
Fichier image/png, 290k
Titre Fig. 4 – Évolutions morphologiques des profils de plage de la pointe de Bocagrande : mesures d’août 2009 et mars 2011.Fig. 4 – Morphological evolution of bocagrande pointe beach profile: measured in August 2010 and March 2011.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-6.png
Fichier image/png, 324k
Titre Fig. 5 – Localisation des images du système Horus à la pointe de Bocagrande ; vues panoramiques « timex » lors des trois épisodes de submersion.Fig. 5 – Location of Horus system at Bocagrande point; timex panoramic view during the tree floods episodes.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-7.png
Fichier image/png, 2,2M
Titre Fig. 6 – Signal de marée, surcote barométrique et anémométrique lors des épisodes de submersion. Fig. 6 – Tide, barometric surge and wind setup signal during flooding events.
Légende Données modélisées en janvier (Cas 1) et données observées au marégraphe de Carthagène des Indes pour les cas de mars (Cas 2) et décembre (Cas 3).Simulated data in January (Case 1) and observed data from Cartagena de Indias for March (Case 2) and December (Case 3).
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-8.png
Fichier image/png, 573k
Titre Fig. 7 – Données de houles aux larges de Carthagène et zoom sur les périodes de « Mar de leva » de l’année 2010.Fig. 7 – Offshore wave data far from Cartagena and focus on “Mar de leva” period in 2010.
Légende Données WW3 tri-horaires interpolées. WW3 data, hourly interpolation.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-9.png
Fichier image/png, 698k
Titre Fig. 8 – Sortie de modélisation SWAN lors du pic de « Mar de leva » de janvier 2010, de l’échelle régionale à locale.Fig. 8 – SWAN model output for January 2010 “Mar de leva" event from regional to local scale.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-10.png
Fichier image/png, 763k
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-11.png
Fichier image/png, 2,0k
Titre Fig. 9 – Modélisation 1-D des surcotes de vague : wave setup (SWAN) lors du pic de submersion de janvier (Cas 1).Fig. 9 – 1-D simulation of wave setup: wave set-up (SWAN) during January flood peak (Case 1).
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-12.png
Fichier image/png, 431k
Titre Tab. 3 – Synthèse des niveaux d’eau extrêmes atteints par la somme des composantes (unités en m).Tab. 3 – Synthesis of extreme water level reached by summing all components (units in m).
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-13.png
Fichier image/png, 114k
Titre Fig. 10 – Modélisation 1-D des hauteurs atteintes par les vagues au déferlement, wave setup + uprush (pCOULWAVE) lors du pic de submersion de janvier (Cas 1).Fig. 10 – 1-D simulation of wave run-up or wave setup + uprush (pCOULWAVE) during January flood peak (Case 1).
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-14.png
Fichier image/png, 685k
Titre Fig. 11 – Illustration de synthèse du type de submersion observable à la pointe de Bocagrande (le 10/1/2010).Fig. 11 – Synthesis illustration of coastal flood type observable at Bocagrande point (2010/1/10).
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-15.png
Fichier image/png, 1,3M
Titre Tab. 4 – Comparaison des niveaux d’eau modélisés et observés.Tab. 4 – Comparison between simulated and observed water levels.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-16.png
Fichier image/png, 84k
Titre Fig. 12 – Relations entre niveaux modélisés et niveaux observés sur profils de 2009 avec et sans prise en compte de l’évolution morphologique des profils.Fig. 12 – Relation between simulated and observed level on 2009 profiles with and without considering morphological profiles evolution.
URL http://geomorphologie.revues.org/docannexe/image/10417/img-17.png
Fichier image/png, 166k
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Pour citer cet article

Référence papier

Alexandre Nicolae Lerma, Yves-François Thomas, Paul Durand, Brice Anselme et Carlos Andrade, « Modélisation de submersions marines et leur validation par observation vidéo à Carthagène des Indes, Colombie », Géomorphologie : relief, processus, environnement, vol. 19 - n° 4 | 2013, 481-498.

Référence électronique

Alexandre Nicolae Lerma, Yves-François Thomas, Paul Durand, Brice Anselme et Carlos Andrade, « Modélisation de submersions marines et leur validation par observation vidéo à Carthagène des Indes, Colombie », Géomorphologie : relief, processus, environnement [En ligne], vol. 19 - n° 4 | 2013, mis en ligne le 15 décembre 2015, consulté le 30 avril 2017. URL : http://geomorphologie.revues.org/10417 ; DOI : 10.4000/geomorphologie.10417

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Auteurs

Alexandre Nicolae Lerma

Laboratoire de Géographie Physique ‘Pierre Birot’ – UMR 8591 CNRS et Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne – 1, place Aristide Briand – 92195 Meudon – France (alexandre.nicolae@gmail.com).

Yves-François Thomas

Laboratoire de Géographie Physique ‘Pierre Birot’ – UMR 8591 CNRS et Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne – 1, place Aristide Briand – 92195 Meudon – France (thomas@cnrs-bellevue.fr).

Paul Durand

Laboratoire de Géographie Physique ‘Pierre Birot’ – UMR 8591 CNRS et Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne – 1, place Aristide Briand – 92195 Meudon – France (pdurand@univ-paris1.fr).

Brice Anselme

Pôle de Recherche pour l’Organisation et la Diffusion de l’Information Géographique – UMR 8586 CNRS et Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne – 2, rue Valette – 75005 Paris – France (banselme@univ-paris1.fr).

Carlos Andrade

Facultad de Oceanografía Física – Escuela Naval de Cadetes – Isla de Manzanillo – Cartagena de Indias – Colombia (candrade@exocol.com).

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Droits d’auteur

© Groupe français de géomorphologie

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