Lac d'Ourmia (LU), son niveau d'eau dans le temps, et la zone d'étude des quatre satellites sont affichées, ainsi qu'une carte topographique de l'Iran et un croquis de la chaussée du lac Urmia. Crédit: Rapports scientifiques
Des scientifiques de l'Institut de technologie de Tokyo (Tokyo Tech) ont utilisé les données radar à ouverture synthétique de quatre satellites différents, combiné avec des méthodes statistiques, pour déterminer les modèles de déformation structurelle du plus grand pont d'Iran.
L'importance des routes et des ponts pour l'homme à l'époque ancienne et contemporaine est clairement évidente. La santé structurelle et l'intégrité de ces grandes structures sont, cependant, pas aussi évident, principalement parce que les structures ont tendance à se détériorer sur une longue période. Déterminer la quantité de déformation qu'une structure a subie (et combien elle subira à l'avenir) est crucial pour assurer la sécurité des personnes à l'intérieur ou à proximité de cette structure et pour minimiser les coûts de réparation et les dommages potentiels.
Une grande structure qui a suscité des inquiétudes au cours de la dernière décennie est la chaussée du lac Urmia (LUC), une série de routes et un pont qui enjambent le lac d'Ourmia, situé dans le nord-ouest de l'Iran (voir Figure 1). L'Iran, connu comme une zone aride à semi-aride, a de sérieux problèmes d'affaissement de terrain en raison de l'extraction excessive d'eau souterraine. Ainsi, Dr. Sadra Karimzadeh qui a réalisé le problème du LUC et a rejoint une équipe de scientifiques à Tokyo Tech, dirigé par le professeur Masashi Matsuoka, analysé les récents schémas de déformation que le LUC a subis de 2004 à 2017, utilisant des jeux de données obtenus à partir de quatre satellites équipés de radars à ouverture synthétique (voir Figure 2). Comme prévu, ces ensembles de données ont nécessité des analyses mathématiques et statistiques sophistiquées avant que les taux de déformation (liés au tassement naturel du remblai est et au soulèvement artificiel au début du remblai ouest) puissent être déterminés plus précisément.
Les vitesses verticales de chaque partie du LUC obtenues par les quatre satellites sont représentées en (a-e), tandis que le déplacement vertical global capturé par chaque satellite au fil du temps est indiqué en (f). Crédit: Rapports scientifiques
En utilisant la technique du petit sous-ensemble de base (SBAS) sur les données des satellites, l'incertitude dans les taux de déplacement vertical obtenus du LUC a été réduite. L'équipe de recherche a également effectué une étude sur le terrain du lac en 2017 pour observer les conditions physiques du LUC et enquêter sur les causes les plus probables de la déformation accélérée affectant la structure.
Afin de vérifier leurs hypothèses sur les causes de la déformation accélérée, l'équipe a effectué une analyse en composantes principales (ACP) sur les données, puis a utilisé un modèle hydrothermique pour comparer les résultats. L'ACP est une technique qui prend des données multidimensionnelles en entrée et les aplatit généralement en deux ou trois dimensions (appelées « composants principaux » ou « PC »), qui peuvent ensuite être utilisées pour révéler des informations comparatives nouvelles et précieuses. Seules trois composantes principales expliquent la quasi-totalité de la variabilité des données, avec le premier (le plus significatif) révélant une tendance globale à la baisse de la structure causée par la consolidation des sols, et les deuxième et troisième étant associées à la fois aux changements saisonniers et à l'activité humaine affectant le lac (voir Figure 3). L'équipe a fait une prédiction quant à la quantité de déformation pouvant se produire dans les 365 jours suivants.
Le Dr Sadra Karimzadeh a déclaré :"Les résultats de la surveillance spatiale des structures critiques sont très utiles dans les pays en développement. Ils doivent être utilisés en permanence à des coûts abordables."
(a) Chargement de PC1, avec l'encart montrant un scree plot indiquant que PC1 représente la majeure partie de la variance dans les données. (b) Chargement de PC2 et PC3, qui correspondent vraisemblablement à des variations saisonnières, comme le montre la comparaison avec les précipitations et la température. (c) Comparaison du déplacement moyen du LUC obtenu avec une méthode hydro-thermique et la méthode PCA, ainsi que le déplacement prévu dans les 365 prochains jours. Crédit: Rapports scientifiques
Avec cette étude, l'équipe de recherche a démontré comment l'ACP peut être utilisée efficacement pour accueillir les données de différents ensembles de données sur plusieurs échelles de temps. La combinaison des techniques susmentionnées prouve comment les données des missions satellitaires actuelles et précédentes peuvent être utilisées comme un mécanisme efficace pour déterminer la santé actuelle et future des structures, de sorte que des mesures préventives peuvent être prises pour minimiser les dommages potentiels et réduire les coûts.
