Carte des risques par quartier
Vert
Jaune
Orange
Rouge
Balise
▲Gateway
PStation de pompage
SPassage souterrain
Axe fermé
Évacuation
Quartiers
cliquer pour le détailQuartier
Explicabilité du modèle (contribution en mm/h équivalents)
Recommandations aux autorités
0Journal des événements
Parc de balises (Health Monitoring)
| Balise | Quartier | État | Batterie | RSSI / SNR | SF · GW | Mode | Dernière trame |
|---|
Balise
Dernière trame reçue (JSON décodé)
Simulation de panne :
Flux MQTT ChirpStack → centre de supervision
Centre de diffusion
Message manuel
Historique des diffusions
Vue habitant
Espace chef de quartier
Alertes du secteur
Foyers vulnérables à contacter
Synthèse d'exposition climatique
Période analysée : 30 jours d'historique archivé + données de la simulation en cours. Destiné aux architectes, urbanistes et services techniques (révision du PLU).
Score d'exposition par quartier
Heures passées par niveau de vigilance
Rapport statistique des micro-climats et risques de ruissellement
| Quartier | Surface | Imperm. | Cumul pluie | Intensité max | Heures vigilance | Épisodes orange / rouge | Indice air moyen | Temp. moy. (îlot) | Score |
|---|
Préconisations d'aménagement (intégration PLU)
Architecture de la solution
📡
Balises IoTPluviomètre, T°/H/P, vent, gaz, luminosité · solaire + LiFePO4 · deep sleepLoRaWAN
étoile
étoile
🗼
Gateways municipales3 gateways · RSSI / SNR · SF adaptatifIP
🖧
Serveur LoRaWANChirpStack / TTN · décodage des tramesMQTT
HTTPS
HTTPS
🗄️
Base séries temporellesInfluxDB / TimescaleDB · archivage+ Open Data
Météo
Météo
🧠
Moteur IALSTM / XGBoost · prévision à 3 h · risques par quartieralertes
🏛️📱🏗️
UsagesTableau de bord · SMS / app · rapports PLUCe que simule ce prototype
- 14 balises réparties sur 8 quartiers, chacune avec ses capteurs, sa batterie solaire et son cycle d'émission adaptatif (15 min → 2 min au-delà de 10 mm/h, 30 min en mode économie).
- Réseau LoRaWAN en étoile : choix de la meilleure gateway, RSSI/SNR/SF calculés selon la distance et l'atténuation par la pluie.
- Health monitoring : détection des balises muettes, batterie faible, capteur de gaz en défaut, panneau encrassé, et d'un pluviomètre bloqué par comparaison avec les balises voisines.
- Modèle prédictif : ruissellement selon l'imperméabilisation, apports des quartiers amont, capacité de drainage, crue de la rivière. La prévision à 3 h fusionne les observations et les prévisions météo.
- Alertes : le niveau d'un quartier prend le pire entre l'observé et la prévision à +1 h. Il redescend après 30 min de stabilité.
- Actions : valider une recommandation a un effet réel (les pompes doublent le drainage, la restriction PL réduit le NO₂…).
Seuils utilisés
| Niveau | Hauteur d'eau estimée | Indice qualité de l'air |
|---|---|---|
| Vert | < 5 cm | < 40 (bon) |
| Jaune | 5 – 15 cm | 40 – 60 (moyen) |
| Orange | 15 – 30 cm | 60 – 80 (dégradé) |
| Rouge | > 30 cm | > 80 (mauvais) |
Ville, quartiers, habitants et mesures sont fictifs. Les modèles « IA » sont des modèles physiques simplifiés qui imitent le comportement attendu d'un LSTM / XGBoost entraîné.
Démo suggérée
- Passer la vitesse à ×20 puis lancer ⛈️ Orage violent.
- Observer l'alerte déclenchée par la prévision avant l'arrivée de la pluie.
- Valider les recommandations (pompes, fermetures) et suivre l'effet sur la courbe.
- Ouvrir 📱 Alertes citoyens et activer le mode accessible.
- Déclencher une 🔧 Panne et la retrouver dans l'onglet Balises.