Contexte et objectif du stage :

Sur la base d’événements d’inondations rapides et torrentielles qui se sont produits depuis les années 80, il s’agira de déterminer l’influence des circonstances sociales (exposition, vulnérabilité) et des caractéristiques hydro-météorologiques dans l’occurrence de forts impacts socio-économiques.

Contenu du stage :

Le stage s’inscrit dans le contexte du projet TRAJECTORIES visant à améliorer la connaissance des interactions entre les sociétés humaines et leur environnement dans les régions alpines.

Le stagiaire contribuera à compléter et à exploiter une base de données sur les événements pluvieux dommageables rassemblant des descripteurs des impacts sociaux issus de bases de données officielles, d’enquêtes en ligne, de la presse et des médias sociaux.
Une première étape consistera à enrichir, pour une sélection d’événements à définir, cette base de données avec des descripteurs physiques décrivant les caractéristiques des événements pluvieux à l’origine des perturbations et des variables caractérisant l’exposition et la vulnérabilité sociale des territoires concernés. L’estimation de l’aléa pluie intense est complexe car la rareté de l’événement (quantification statistique habituelle du danger potentiel) varie avec les échelles spatio-temporelles d’intégration sur les surfaces de bassin versant. Ainsi, plusieurs descripteurs de la rareté des pluies seront calculés pour chaque événement afin de prendre en compte les différentes échelles spatiales et temporelles associées.
Une seconde étape consistera à confronter les descripteurs des impacts sociaux aux descripteurs physiques des pluies afin d’étudier la relation statistique entre les multiples variables décrivant la rareté spatio-temporelle des pluies et la sévérité des impacts associés. La force de cette relation sera explorée en prenant en compte des variables décrivant l’exposition et la vulnérabilité sociale des territoires concernés.
 

Profil recherché:

Master 2 en géographie, science de environnement ou géosciences, avec des compétences en manipulation de base de données (SQL) et analyses statistiques et spatiales. Une expérience du language “R” (https://cran.r-project.org/) est souhaitée.