Modélisation multiéchelle des sautes de feu

Multiscale simulation of wildfire spotting

• Auteur / Autrice : Alberto Alonso Pinar
• Direction : Jean-Baptiste Filippi, Alexander Filkov
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique des fluides, Energétique, Thermique, Combustion, Acoustique
• Date : Soutenance le 12/11/2025
• Etablissement(s) : Corte en cotutelle avec University of Melbourne
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Environnement et sociéte (Corte ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Université de Corse (1975-....). UMR CNRS 6134 ''Sciences pour l'Environnement'' (SPE)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bertrand Bessagnet, Adam Kochanski, Jean-François Muzy, Jane Cawson, Christine Lac, Marika Peace
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Bertrand Bessagnet, Adam Kochanski
• DOI : 10.70675/06e83f49z8c4dz474aza745z94cc29e3b842

Mots clés

Mots clés contrôlés

Effets du feu

Feu

Combustion

Modélisation des données (informatique)

Prévision

Mots clés libres

Sautes de feu

Brandon

Incendie de forêt

Modèle couplé Feu-Atmosphère

Modélisation

Spotting

Firebrand

Wildfire

Coupled fire-atmosphere model

Modelling

Forecast

Résumé

Les incendies de végétation comptent parmi les événements naturels les plus dangereux affectant les activités humaines et constituent une perturbation écologique majeure. Les feux de forêt se propagent selon quatre mécanismes principaux : le rayonnement électromagnétique, la convection thermique, la conduction thermique et le transport de brandons (les sautes de feu). Les brandons sont des fragments de végétation détachés, tels que des branches ou de l’écorce. Transportés par le vent ou le panache, ils peuvent déclencher des feux secondaires bien en amont du front principal de l'incendie. Prédire avec précision les zones où ces brandons peuvent retomber et potentiellement provoquer des départs de feu est essentiel pour améliorer les stratégies de lutte contre les incendies de forêt.Le transport des brandons dépend à la fois de leurs caractéristiques propres et des conditions atmosphériques. La représentation de ces deux aspects est indispensable pour intégrer le transport des brandons dans les systèmes de prévision en temps réel. Le principal défi abordé dans cette étude est l’identification, plus rapide que la progression réelle du feu, des zones susceptibles d’être affectées par des départs de feu par sautes.Dans un premier temps, cette étude a évalué l’influence des modèles représentant les forces aérodynamiques exercées sur les brandons et la combustion. En représentant les brandons comme des masses ponctuelles transportées par un flux de vent, un premier ensemble de simulations numériques a été réalisé. Les résultats ont montré que les exigences numériques des modèles lagrangiens ne sont pas compatibles avec les contraintes des modèles couplés Feu-Atmosphère utilisés pour les prévisions d’incendie en temps réel.Dans un second temps, un modèle réduit de transport de brandons a été développé afin d’augmenter le pas de temps d’intégration numérique. Les résultats ont montré que les densités de brandons au sol produites par le modèle simplifié étaient comparables à celles de modèles plus complexes intégrant des représentations aérodynamiques et de combustion. Le modèle repose aussi sur des données expérimentales. Afin d’étudier le comportement des brandons d’Eucalyptus obliqua et d’obtenir des données pour le modèle réduit, une série d’expériences a été menée dans une soufflerie verticale, afin de quantifier l’effet de la taille des brandons sur leur potentiel de saute à longue distance. Les résultats ont mis en évidence la durée de combustion relativement courte, suggérant que cette espèce contribue peu aux sautes de longue portée.Enfin, une méthode numérique basée sur une formulation Eulérienne est proposée pour intégrer les sautes de feu dans un modèle couplé Feu-Atmosphère. Elle a été évaluée à partir d’un incendie réel survenu en février 2016 dans la région du mont Bolton (Victoria, Australie). Le modèle reproduit la dynamique spatio-temporelle des sautes en identifiant avec précision les zones potentielles dans une fenêtre temporelle raisonnable. La simulation a nécessité de 173 minutes pour générer une prévision complète de l’incendie sur 8 heures, démontrant ainsi à la fois son efficacité numérique et sa capacité prédictive. L’approche proposée présente des résultats prometteurs pour une utilisation opérationnelle dans la prévision des projections lors d’incendies à grande échelle.En conclusion, cette thèse apporte des éléments clés pour la simulation du transport des brandons et propose une formulation eulérienne pour intégrer les sautes de feu dans des modèles prédictifs couplés Feu-Atmosphère. Ceci permet des prévisions opérationnelles plus précises de la propagation des incendies et des risques associés.

Fires in the wildland area are among the most dangerous natural events impacting human activities and a key ecological disturbance. Wildfires propagate through four main processes: electromagnetic radiation, heat convection, heat conduction and firebrand transport. Firebrands are small pieces of vegetation, such as twigs or bark, that can detach from burning material. Carried by the wind or the convective column, they can ignite secondary fires far ahead of the main fire front. Accurately predicting where firebrands may land and potentially ignite spot fires is essential for informing and optimizing wildfire control strategies. Firebrand transport is dependent on both the firebrand characteristics and the atmospheric conditions. Representing both is essential to include firebrand transport into real-time prediction systems. The main challenge addressed in this work is the identification of potential spotting areas faster than real time fire progression.Firstly, this work evaluated the influence of the models representing the aerodynamical forces exerted on the firebrands. By representing firebrands as point masses transported by a wind flow, an initial set of numerical simulations was performed. These simulations also accounted for combustion. Results showed that the numerical requirements of Lagrangian models are not compatible with the constraints of coupled Fire-Atmosphere models used for real-time wildfire predictions. Secondly, a reduced firebrand transport model is developed to reduce the numerical integration time-step and ensure compatibility with coupled Fire-Atmosphere frameworks. Results showed that ground landing densities produced by the simplified model were comparable to those from more complex models incorporating both aerodynamic and combustion representations. The model was based on experimental data. In order to investigate the spotting behaviour of Eucalyptus obliqua and obtain experimental data that could be used by the reduced model, a set of experiments were conducted in a vertical tunnel aiming to quantify the effect of firebrand size on its long-range spotting potential. Results indicated the fragility of stringybark firebrands and their relatively short combustion times, suggesting this species is unlikely to contribute to long-range spotting.Finally, a numerical method is proposed to include spotting within a coupled Fire-Atmosphere model. The method is based on a Eulerian formulation of the firebrand transport. It was evaluated using a real wildfire event in February 2016 near Mt Bolton area (Victoria, Australia). The model successfully reproduced the spatiotemporal dynamics of firebrand spotting, accurately identifying potential spotting areas within a reasonable time window. The simulation required 173 minutes to generate a complete 8-hour wildfire forecast, including potential spotting areas, demonstrating both computational efficiency and predictive capability. The proposed approach shows promising results for operational use in forecasting spotting during large-scale wildfires. In conclusion, this thesis provides key insights into simulating firebrand transport using La- grangian models, introduces a set of numerical tools to quantify and analyse firebrand transport dynamics, and proposes a novel Eulerian formulation for incorporating spotting into predictive coupled Fire-Atmosphere models. These developments contribute to a better understanding of firebrand dynamics and lay the groundwork for more accurate, real-time operational forecasts of wildfire spread, associated risks, and potential threats to communities.