Etape 4 : Recenser les données mobilisables

Cette étape correspond à l’étape 4) de la démarche de modélisation. Elle vise à recenser l’ensemble des données mobilisables permettant de consolider les indicateurs du modèle.

Figure 34 - Etape 4 « Recenser les données mobilisables » de la démarche de modélisation

On distingue deux types de données : celles sur les enjeux et l’occupation du sol et celles sur les risques naturels (zonage de l’aléa (Inondation) et le zonage réglementaire (PPR)). Les données sont géographiques et non géographiques ; d'une part pour la représentation géométrique des éléments étudiés et d'autre part pour qualifier, quantifier ou décrire chaque objet géométrique sous forme d'attributs textuels ou numériques.

III.1.4.i. Les données mobilisables sur l’occupation du sol

Concernant l’occupation du sol il s’agit d’identifier les sources permettant de qualifier la nature des biens et des zones qui couvrent le territoire ; cela concerne aussi bien les bâtiments que les personnes, les activités (professionnel, entreprise, particulier, commercial), les types de biens (mobiliers, stocks, marchandises, etc.). Pour chaque découpage administratif du territoire il est possible d’associer des indicateurs quantitatifs et qualitatifs propres à l’analyse sous forme de données attributaires. Il s’agit généralement de sources que l’on appelle référentiels dans le sens où elles font office de référence pour tous les acteurs de la gestion du territoire : aménagement du territoire, gestion des réseaux techniques urbains, etc. Voici les données mobilisées dans le cadre de la réalisation des modèles sur la pertinence et sur l’efficacité des mesures préventives :

- La Base de données GEOFLA de l’IGN : contient les données cartographiques des unités administratives de la France métropolitaine; communes, cantons, arrondissements, départements, régions. Cette base de données est utile car elle est la seule à contenir les contours géographiques dans un format vectoriel. Etant données que la commune est un élément souvent utilisé pour les traitements, les données attributaires des polygones communes sont souvent enrichis d’autres indicateurs provenants d’autres sources de données [GEOFLA, 2008].

- Les Bases de données sociaux démographiques de l’INSEE (Habitat, Démographie, Activité) ; bases de données géographiques contenant les contours des îlots utilisés pour le recensement de la population avec des données attributaires sur la quantité de logements, de résidences, de professionnels, d’habitations collectives, mais aussi sur la population, les activités. Un îlot correspond à un quartier d’environ 5000 habitants. A chaque îlot correspond un polygone. Une commune correspond à un regroupement d’un ou plusieurs îlots [INSEE, 2008].

Figure 35 – Illustration du découpage en îlots Iris avec des attributs de la base Iris Profils (extrait de [INSEE, 2008])

- La Base de données Parcellaire de l’IGN : contient l’information cadastrale numérique, géoréférencée et continue des communes. Cette base est construite à partir de l’assemblage des plans cadastraux dématérialisés. Chaque parcelle contient les références cadastrales (section division, parcelle) permettant de faire la jointure avec d’autres données comme les permis de construire (SITADEL). On y trouve aussi les contours géométriques des bâtiments à l’intérieur de chaque parcelle [PARCELLAIRE, 2008].

Figure 36 – Illustration des contours des parcelles cadastrales et des bâtiments (extrait de [PARCELLAIRE, 2008])

- La Base de données (non géographique) SITADEL ; Système d’Information et de

Traitements Automatisés des Données Elémentaires sur les Logements locaux. Contient l’ensemble des opérations faisant l’objet d’un permis de construire collectées par les mairies, et les Directions Départementales de l'Equipement (DDE) ; état d’avancement (favorable, défavorable, sursis, chantier ouvert, terminé, annulé, sans suite, ou en cours), nature des travaux, localisation de la parcelle cadastrale à l’intérieur de la commune. L’hypothèse étant que la référence cadastrale est systématiquement renseignée ce qui permet d'associer à chaque objet géométrique « Parcelle Cadastrale » (BD PARCELLAIRE) des attributs descriptifs sur les permis de construire de SITADEL [SITADEL, 2008].

III.1.4.ii. Les données sur les risques naturels

L’autre partie des données à mobiliser concerne l’information géographique sur les risques naturels. Notamment dans les modèles décrits dans ce chapitre cela concerne exclusivement les inondations. Cela concerne aussi zonage réglementaire pour l’urbanisme au travers des PPR inondation.

- Les Atlas des Zones Inondables (AZI) : conformément à l’hypothèse 1 (cf. « Poser les Hypothèses »), en raison de l’hétérogénéité des données et de la variété des méthodes de modélisation des inondations, il a été décidé de s’appuyer uniquement sur les jeux de données issus de modélisations hydrogéomorphologiques avec pour chaque bassin versant étudié les classes de fréquence : « Très Fréquentes » représentant le lit mineur du cours d’eau étudié, « Fréquentes » pour le lit moyen, « Rares » pour le lit majeur et « Exceptionnelles » pour lit majeur exceptionnelle. Les AZI sont produits par les

DIREN et mis à disposition par le MEEDDAT au travers du site CARTORISQUES [CARTORISQUES, 2008].

Figure 37 – Illustration d’un extrait d’Atlas de Zones Inondables reposant sur une approche Hydrogéomorphologique.

- Les Plans de Zonages Réglementaires numérisés : pour effectuer les traitements

nécessaires à l’évaluation des risques le Plan de Zonage Réglementaire des PPR est l’instrument de référence. En raison de l’hétérogénéité des données liée d’une part aux différents choix de représentation et de mise en forme du plan de zonage par l’organisme maître d’œuvre dans chacune des communes concernées et d’autre part aux retards pris concernant la numérisation des plans à l'échelle de tout le territoire, l’hypothèse a été faite de considérer qu’un plan de zonage contient trois types de zones :

o Zones Rouges pour l’interdiction de construire

o Zones Bleues pour autoriser la construction sous certaines conditions o Zones Violettes ou Jaunes pour l’aggravation du risque

Figure 38 Illustration d’un extrait d’un plan de zonage réglementaire d’un PPR d’une commune à risque

- La base de données non géographique GASPAR du MEEDDAT : contient les données transactionnelles sur les procédures administratives sur les risques naturels par commune ; dates de publication des arrêtés Catnat, dates de prescription et d’approbation des PPR ainsi que les documents d’information préventive (DCS, DDRM, DICRIM). Les informations sont stockées dans une structure de données relationnelle pour chaque couple aléa-commune.

Comme le montre le schéma sur la démarche de modélisation, il y a un processus itératif entre les étapes 2), 3) et 4) pour s’assurer que les indicateurs sont conformes à des hypothèses réalistes et à des données potentiellement mobilisables dans la réalité opérationnelle. A la suite de ce processus itératif intervient un point de contrôle et de validation permettant de valider l’ensemble des indicateurs, des données mobilisables et des hypothèses de façon à pouvoir entamer le travail de conception finale du modèle spatial multidimensionnel.

Le tableau 6 présente une classification des sources de données mobilisées pour la construction du modèle sur l’évaluation de la pertinence et de l’efficacité des mesures préventives.

Type de données Géographique Source Producteur Contenu Occupation du sol Oui BD Géofla IGN Contours

administratifs Occupation du sol Oui BD Profil

Habitat

INSEE Contours des îlots INSEE

Occupation du sol Oui BD Parcellaire IGN Contours des

parcelles cadastrales Occupation du sol Non BD SITADEL DDE Données sur les

permis de construire Risques naturels Oui AZI DIREN Cartographie des

zones inondables Risques naturels Oui Plans de

Zonage PPR DDE, Préfectures, DIREN Zones réglementaires des communes à risque

Risques naturels Non GASPAR MEEDDAT Informations administratives sur les risques par commune et par aléa

Tableau 6 – Récapitulation des données mobilisées pour les modèles sur l’évaluation de la pertinence et de l’efficacité des mesures préventives