Republique Algerienne Democratique Et Populaire Ministere De L’Enseignement Superieur Et De La Recherche Scientifique Universite D’Oran

N° d’ordre

REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE UNIVERSITE D’ORAN

THESE

Présentée à la faculté des Sciences de la terre, de Géographie et l’’Aménagement du Territoire,

Pour l’obtention

du diplôme de Docteur d’Etat (Option : Hydrogéologie)

Source Ain Taga Titre : Monts de Tlemcen

Impacts de la sécheresse sur le régime des écoulements souterrains dans les massifs calcaires de l’Ouest Algérien " Monts de Tlemcen - Saida"

Par Abdelkader KHALDI

Soutenue le 21/05/2005 devant la commission d’examen :

Président : M. MAHBOUBI Professeur , Faculté des Sciences de la Terre Université d’Oran Rapporteur M. BESSEDIK Professeur, Faculté des Sciences de la Terre Université d’Oran Examinateurs : J. MANIA Professeur, Ecole polytechnique Universitaire de Lille L. DJABRI Professeur, Faculté des Sciences Université Badji Mokhtar Annaba P. HUBERT Maître de Recherche, Ecole des Mines de Paris Invité A. HANI Maître de Conférence, Faculté des Sciences Université Badji Mokhtar Annaba

AVANT – PROPOS

Ce mémoire n’aurait jamais vu le jour sans le concours et les encouragements d’innombrables amis enseignants et professeurs ne pourrai tous les citer, mais je voudrais leurs exprimer collectivement toutes ma, reconnaissance. J’espère qu’ils trouveront dans ce mémoire la justification de leurs efforts.

Le travail présenté doit beaucoup aux conseils de Monsieur le professeur Mostefa BESSEDIK, qui ma fait bénéficié de sa compétence, je le remercie pour ses conseil et pour sa lecture attentive du manuscrit malgré son emploi du temps très chargé. Je voudrais surtout le remercier pour l’esprit de tolérance avec lequel il a dirigé ce travail.

Je tiens aussi à exprimer mes sincères remerciements à Monsieur Mohamed MAHBOUBI , Professeur ; président du comité scientifique du département des Sciences de la Terre, pour ses précieux conseils et pour l’intérêt qu’il a porté pour l’aboutissement de ce travail et d’avoir accepté de présider ce jury.

Mes vifs remerciements s’adressent, plus particulièrement, à Monsieur Jackie MANIA, Professeur à l’école polytechnique universitaire de Lille (France) et à Monsieur Pierre Jean Yves HUBERT, Directeur de Recherche à l’école des mines de Paris (France) et secrétaire général de l’association internationale des sciences hydrologiques, pour l’intérêt qu’il ont porté à mes recherches et pour avoir accepté sans hésitation, et malgré leurs lourdes charges, de juger ce travail.

Je ne saurai comment remercier monsieur DJABRI Larbi professeur à l’université Badji Mokhtar de Annaba, pour l’intérêt qui’ il a porté à ce travail, qui m’a toujours demandé « et alors c’est pour bientôt ? » C’est fait Monsieur DJABRI et merci d’avoir accepté d’évaluer ce travail.

Mes remerciements vont également à Monsieur Azzedine HANI maître de conférence à l’université Badji Mokhtar de Annaba pour l’attention qu’il a toujours manifesté à mon égard et d’avoir accepté de juger ce travail.

Mes vifs remerciements s’adressent également à Monsieur Khelladi. MEDERBAL, Directeur du LRSBG et professeur au Centre Universitaire de Mascara, pour ses encouragements, ses conseils et ses fameuses boutades qui aboutissent toujours au relèvement sensible du moral.

Je remercie Melle DJAFRI Fatiha, professeur à l’université qui s’est toujours portée volontaire pour me fournir l’aide demandée.

Je tiens a remercie Monsieur HOUARI Omar, pour l’aide et le soins qu’il a apporté à la mise en forme de ce document.

En plus de mes lourdes taches administratives, réaliser une telle étude demande beaucoup de temps, et ce temps, je l’ai pris sur celui que j’aurais peut-être dû consacrer à ma famille. Nacera, Amina, Bouchra, Mohamed et Zouheir qui ont supporté jusqu’au bout, sans trop de récriminations mes absences fréquentes. J’espère qu’elles n’ont pas eu trop à souffrir de mon manque de disponibilité. Ce travail est un peu le leur. SOMMAIRE

AVANT PROPOS INTRODUCTION GENERALE 1 1. Problématique et stratégie d’étude 2 PRESENTATION DE LA REGION D’ETUDE 5 1. Situation géographique 5 2. Bassin versant la Tafna 5 3. Bassin versant de la Macta 5

PARTIE I : ETUDE DE LA SECHERESSE

Chapitre I : CARACTERISATION DE LA SECHERESSE 8 I.1. Les changements climatiques 09 1.1.1. Introduction 09 1.1.2. Le climat et le temps 09 1.1.3. Le système climatique 09 1.1.4. La variabilité climatique 09 1.1.5. Changements climatiques 09 1.1.6. Prévision du changement climatique 10 1.1.7. Les causes du changement à l'échelle du globe 10 1.1.7.1. Les causes naturelles susceptibles d’affecter le climat 10 1.1.7.2. Les causes artificielles 11 1.1.8. Quelques scénarios envisagés dans cet axe 11 1.1.9. Les conséquences du réchauffement 12 1.1.10. Impact du changement climatique sur l’agriculture 12 1.1.10.1 .Extrêmes climatiques 13 1.1.10.2. Réduction de l’eau disponible du sol 13 I.2. la sécheresse 13 1.2.1. Définition de la sécheresse 13 1.2.1.1. En agriculture 13 1.2.1.2. En météorologie 13 1.2.1.3. En hydrologie 13 1.2.2. Les indices de la sécheresse 14 1.2.2.1. Indice de l'écart à la moyenne (Em) 14 1.2.2.2. Indice de pluviosité (Ip) 14 1.2.2.3. Rapport à la normale des précipitations (RN) 14 1.2.3. Indices de sévérité de la sécheresse 15 1.2.3.1. Indice de sévérité de la sécheresse de Palmer 15 1.2.3.2. Indice standardisé de précipitation 15 1.2.3.3. Méthode des quintiles et des terciles 15 1.2.3.4. Distribution selon les déciles 16 1.2.4. Sécheresse et aridité 16 1.2.4.1. Les indices de l’aridité 16 1.2.5. La désertification 17 1.2.6. Les causes de la sécheresse 18 1.2.6.1. Le phénomène ENSO 18 1.2.6.2. L’oscillation nord atlantique (ONA) 19 1.2.7. L’impact de la sécheresse 19 1.2.7.1. Problème d’approvisionnement en eau 19 1.2.7.2. La surexploitation des aquifères 19 1.2.7.3. Effets sur le sol 20 1.2.7.4. Impact sur le secteur agricole et l’élevage 20 1.2.7.5. Impact sur la santé humaine 20 1.2.8. La sécheresse en Algérie 20 CHAPITRE 2: ETUDE D’HOMOGENEITE DES DONNEES 21 2.1. Introduction 21 2.2. Contrôle des données 21 2.3. Choix des stations 23 2.3.1. Choix de la période d’étude 23 2.3.2. Critique visuelle des données disponibles 24 2.3.3. Estimation des données manquantes 24 2.4. Etude d’homogénéité des séries 25

CHAPITRE 3 : ETUDE DE LA REGIONALISATION 31 3.1. Introduction 31 3.2. Méthode de l’A.C.P 31 3.2.1. Principe de la méthode 31 3.2.2. Description de la méthode 31 3.2.2.1. Calcul de la matrice variance - covariance 32 3.2.2.2. Détermination des composantes principales 32 3.2.2.3. Corrélation entre les variables d’ origine et les composantes 33 3.2.3. Nombre d’axe à retenir 33 3.2.4. L’A.C.P sans rotation 33 3.2.5. L’A.C.P avec rotation 33 3.3. Analyses des résultats 33 3.3.1. L’A.C.P sans rotation 34 3.3.2. L’A.C.P avec rotation Varimax 37

CHAPITRE 4 : ETUDE DE LA SECHERESSE 40 4.1. Variabilité inter-annuelle des pluies 40 4.2. Etude de la tendance climatique 41 4.3. Etude de la variabilité intra-annuelle 43 4.3.1. Les précipitations mensuelles 44 4.3.2. La variabilité saisonnière 45 4.4. Etude de la sévérité de la sécheresse 47 4.4.1. Test de normalité 48 4.4.2. La méthode des quintiles 49 4.4.3. Méthode des terciles 51 CHAPITRE 5 : RELATION ENTRE LA PLUVIOMETRIE DANS L’OUEST ALGERIEN ET L’OSCILLATION NORD-ATLANTIQUE. 52 5.1. Introduction 52 5.2. L’origine et la variabilité de l’oscillation nord-atlantique 54 5.3. Etude de la relation entre la pluviométrie sur l’Ouest Algérien et l’indice ONA 54 5.3.1. Les corrélations 54 5.3.2. Les tableaux de contingences 55 5. 3.2.1. Choix des intervalles 57

CHAPITRE 6 : ETUDE DES SEQUENCES 59 6.1. Introduction 59 6.2. Modèle Markovien d’ordre 1 59 6.3. Application du modèle sur nos stations 60 6.3.1. Séquences pluvieuses 60 6.3.2. Application aux séquences sèches 61 6.3.3. Ajustement des séquences 62

PARTIE II : ETUDE DU SIGNAL PLUIE

CHAPITRE 1 : EVOLUTION DES REGIMES PLUVIOMETRIQUES 65 I-1. Collecte des données 65 I-1-1 Choix des stations 65 I-2. Critiques des données 65

I-2-1 Détection des anomalies 66 I-2-1-1 Méthodes analytiques 66 I-2-1-2 Méthodes graphiques 67 I-3. Choix d’un modèle statistique 69

1.4. Etude de la variabilité pluviométrique 71 1.4.1. Caractéristiques statistiques des pluies annuelles 71 1.4.2. Evolution des totaux pluviométriques annuels 73 1.4.3. Evolution des totaux pluviométriques printaniers et hivernaux... 74 1.5.3.1. La moyenne mobile 74 1.5.3.2. La méthode des écarts à la moyenne 74

CHAPITRE. 2. APPROCHES ET ANALYSES DES SERIES PLUVIOMETRIQUES 76 2.1 Considérations théoriques 76 2.1.1. Rappels sur les principes des tests statistique 76 2.1.2. Caractère aléatoire des séries d’observations 78 2.1.2.1. Test du rapport de Von Neumann. 78 2.1.2.2. Autocorrélogramme 79 2.1.2.3. Test de corrélation sur le rang 79 2.1.2.4 Statistique de rang de Spearman 79 2.1.3 Tests de détection de ruptures 81 2.1.3.1. Test de Pettitt 81 2.1.3.2. Test du rapport de vraisemblance 82 2.1.3.3. Statistique U de Buishand 83 2.1.3.4. La procédure bayésienne de Lee et Heghinian 83 2.1.3.5. La procédure de segmentation de Pierre Hubert 84 2.1.3.6. Les conditions d’application des méthodes 85 2.1.4. Les méthodes retenues dans l’étude 86 2.1.4.1. Test de corrélation sur le rang 86 2.1.4.2. Test de Pettitt 86 2.1.4.3. Statistique U de Buishand 86 2.1.4.4. La procédure bayésienne de Lee et Heghinian… 86 2.1.4.5. Procédure de segmentation de Pierre Hubert……. 87 2.2 Evolution du régime pluviométrique et détection de rupture 87 2.2.1. L’échelle annuelle 88 2.2.2. L’échelle saisonnière 91 2.2.3. L’échelle mensuelle 94 2.3. Conclusion 96 CHAPITRE 3. REPRESENTATIONS GRAPHIQUES ET ANALYSE CARTOGRAPHIQUE 97 3.1. Cartographie de la variabilité pluviométrique annuelle 97 3.2. Résultats et discussion 98 3.3. Conclusion 107 CHAPITRE. 4. EVOLUTION DU REGIME HYDROLOGIQUE ET DETECTION DE RUPTURE 107 4.1 Données 107 4.2 Analyse des débits 108 4.2.1 Ajustement statistique 108 4.3 Analyse de la variabilité temporelle des écoulements 108 4.3.1 L’écoulement annuel 109 4.3.2 L’écoulement mensuel 111 4.4 Fluctuations hydroclimatiques dans les bassins versants 112 4.4.1 Description des bassins versants 112 4.3.2 Méthode appliquée 116 4.3.3 Résultats et discussion 117 4.5 Approches statistiques et détection de rupture 123 4.5.1. à l’échelle annuelle 124 4.5.2. A l’échelle saisonnière 125 4.5.3 A l’échelle mensuelle 128 4.6 Conclusion 131

PARTIE III : IMPACT DE LA SECHERESSE SUR LES ECOULEMENTS SUPERFICIELS

CHAPITRE 1 : APPORT DE L’ANALYSE HYDROLOGIQUE DES MONTS DE SAIDA 132 1.1. Introduction 132 1.2. Réseau hydrographique 132 1.3. Caractéristiques hydrologiques 132 1.4. Les eaux de surface 132 1.4.1. Analyse statistique des débits au niveau des stations 133 1.4.2. Evolution et distribution des débits moyens journaliers 133 1.4.3. Ecoulement mensuels et régime hydrologique 133 1.4.4. Ecoulement inter-annuel et variabilité des débits 134 1.5. Distribution des débits 135 1.5.1. Analyse des débits 135 1.5.2. Analyse des courbes des débits classés 135 1.5.2.1. Courbes des débits classés 135 1.5.2.2. Débits caractéristiques 137 1.5.3. Analyse des courbes des débits cumulés 137 1.5.3.1. Méthode 137 1.5.3.2. Résultats 138 1.6. Ajustement des débits 139 1.7. Analyse corrélatoire et spectrale 139 1.7.1. Principe de la méthode 140 1.7.2. Application au bassin des Monts de Saida 140 1.7.2.1. Analyse du signal d’entrée : la pluie 142 1.7.2.2. Analyse du signal de sortie : débits 142 1.7.2.3. Analyse croisée 148 1.8 Conclusion 149 CHAPITRE 2 : APPORT DE L’ANALYSE HYDROLOGIQUE DES MONTS DE TLEMCEN 149 2.1. Introduction 149 2.2. Réseau hydrographique 149 2.3. Analyse des débits 149 2.3.1. Etude des écoulements annuels 149 2.3.1.1. Ajustement statistique 149 2.3.2. Etude des écoulements mensuels 151 2.3.3. Régime des débits 152 2.3.4. Variation des débits journaliers 153 2.4. Les débits extrêmes 155 2.4.1. Etude des crues 155 2.4.2. Etude des étiages 157 2.5. Conclusion 159

PARTIE IV : IMPACT D’UN EVENEMENT PLUVIOMETRIQUE EXCEPTIONNEL SUR LE FONCTIONNEMENT DU KARST

CHAPITRE 1 : APPROCHE HYDRODYNAMIQUE DES HYDROSYSTEMES KARSTIQUES DES MONTS DE SAIDA 160 1.1. Méthodologie et stratégie d’étude 160 1.2. Courbe de tarage 160 1.3. Détermination des coefficients et des volumes de tarissement 161 1.3.1. Application au système karstique de Ain Tifrit. 162 1.3.2. Application au système karstique de Ain Zerga. 165 1.5. Résultats et interprétations 167 1.6. Conclusion 167 CHAPITRE 2 : ETUDE HYDROCHIMIQUE DES CRUES ET DECOMPOSITION DE L’HYDROGRAMME 169 2.1 Méthodologie 169 2.2 Evolution du signal chimique en fonction des périodes hydrologiques 169 2.2.1. Etude des courbes chimiques et isotopiques à Ain Tifrit 169 2.2.2. Interprétation 170 2.2.3. Discussion de la décomposition hydrochimique de l’hydrogramme karstique 171 2.3 Essai de décomposition de l’hydrogramme de crue à partir de l’oxygène 18 173 2.3.1. Discussion de la décomposition hydrochimique de l’hydrogramme karstique 174 2.3.2 Applications 175 2.4. Conclusion. 177

CHAPITRE 3 : APPROCHE HYDRODYNAMIQUE DES HYDROSYSTEMES KARSTIQUES DES MONTS DE TLEMCEN 178 3.1. Fonctionnement hydrodynamique des principaux systèmes 178 3.1.1. Aquifères karstiques perchés 178 3.1.1.1. Le synclinal de Merchich 179 3.1.1.2. Le bassin de Meffrouch 179 3.1.1.3. La station de Kef Oued 179 3.1.2. Les aquifères drainés par un oued 180 3.1.3. Les aquifères s’en fouissant sous le Miocène au Nord des Monts de Tlemcen 180 3.1.3.1. Flux profond sous le Miocène 180 3.1.4. L’alimentation latérale des aquifères du Plio-Quaternaire… 181 3.1.4.1. La nappe de Maghnia 181 3.1.4.2. La nappe de Hennaya 181 3.1.5. Les aquifères s’enfouissant sous les conglomérats des Hauts Plateaux 181 3.1.6. Rôle hydrodynamique des grès de Boumédiènne 182 3.2. Etude des sources 183 3.3 Principales sources karstiques 183 3.4. Le régime des débits des sources et leur évolution avec les précipitations 185 3.5. Conclusion 186 CHAPITRE 4 : APPORT DE L’HYDROCHIMIE POUR LA CARACTERISATION DES HYDROSYSTEMES KARSTIQUES. 187 4.1. Variation des caractéristiques physico-chimiques 187 4.2. Interprétation des résultats 190 4.2.1. Les eaux de la matrice calcaréodolomitique fissurée 190 4.2.2. Les eaux d’infiltration rapide 190 4.2.3. Les eaux d’infiltration dispersée 190 4.2.4. Les eaux d’infiltration concentrée 190 4.2.5. Les eaux d’infiltration retardée 191 4.3. Etude des distributions de fréquences des bicarbonates dans les systèmes karstiques 191 4.4. Reproductibilité des courbes de distribution 192 4.5. Conclusion. 193

CHAPITRE. 5 : IMPACT DU CHANGEMENT CLIMATIQUE SUR LES RESSOURCES EN EAU 194 5.1 Bassin de la Tafna 194 5.2.1 Modélisation des débits maxima en liaison avec l’intensité pluviométrique 194 5.2 Impact sur les eaux souterraines 198 5.2.1 Introduction 198 5.2.2 Analyse temporelle des coefficients de tarissement 198 5.2.3 Calcul des réserves écoulables 199 5.2.4 Conclusion 200 5.3. Bassin versant de la Macta 201 5.3.1 Collecte et traitement des données 201 5.3.2. Carte de la pluviométrie annuelle 202 5.3.3 Régionalisation 204 5.3.4. Essai d’analyse en composantes principales 204 5.3.5 Classification automatique 205 5.4. Conclusion 206 CONCLUSION ET PERSPECTIVES 207 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES 212 LISTE DES FIGURES 227 LISTE DES TABLEAUX 229 ANNEXES 230

RESUME

Au cours de la dernière décennie, la problématique des changements climatiques a été reconnue comme l’un des problèmes majeurs du développement à l’échelle locale et régionale voire même à l’échelle internationale. La question de l’eau constitue un défi permanent pour les pays de l’Afrique de l’Ouest en général et l’Algérie en particulier. La demande est en constante augmentation, notamment pour le secteur de l ‘agriculture qui absorbe plus de 87 % du potentiel disponible. Par ailleurs, et à l’instar des pays riverains de la Méditerranée, le développement socio-économique des pays de cette région s’est accompagné d’une profonde modification des rapports que l’homme entretient avec la ressource en eau. La dépendance par rapport aux eaux de surfaces et souterraines est extrêmement variable d’un pays à l’autre.

Dans la plus grande partie de l'Afrique, la sécheresse est la calamité climatique la plus fréquente. L’Algérie et surtout l’Ouest, a connu plusieurs grandes sécheresses durant ce siècle, les années 40 et les années 80 jusqu'à nos jours. La plus récente a été caractérisée par la diminution de la pluviométrie associée à l’accroissement considérable de la température durant les deux dernières décennies a influencé par son ampleur spatiale, son intensité et par son impact majeur sur la diminution des ressources en eau.

L’étude de détection de rupture a permis de localiser une modification du régime pluviométrique durant la décennie 1970-1980 pour la plupart des stations pluviométriques étudiées. L’application des tests statistiques aux pluies saisonnières, nous a permis de conclure que se sont les pluies d’hiver et de printemps qui ont enregistré une rupture dans les séries chronologiques durant la décennie 1970-1980. A l’échelle mensuelle, nous avons remarqué que se sont les mois des deux saisons pluvieuses qui ont enregistré les baisses les plus significatives et les plus importantes notamment les mois de : décembre, janvier, mars et avril. L’étude du nombre de jours de pluies nous parait également intéressante à considérer en raison de son intérêt pour les gestionnaires agricoles.

Les fluctuations hydroclimatiques saisonnières et mensuelles étaient semblables aux pulsations annuelles. Contrairement aux précipitations, ce sont tous les mois de l’année qui ont enregistré une rupture de stationnarité car le régime hydrologique des oueds algériens est directement influencé par celui des précipitations mais subit, aussi avec un effet de retard, l’incidence du cumul de déficits pluviométriques répétés.

Une tendance évolutive vers l’aridification du climat est confirmé par les résultats des tests de persistance s’y est manifeste, notamment par des déficits d’écoulement entraînant l’insuffisance générale de l’alimentation des écoulements de surface et des nappes souterraines. La comparaison des différentes cartes pluviométriques à travers des différentes périodes à savoir : 1913 à 1963, 1922 à 1989 et 1975 à 2000 a montré une nette progression des isohyètes ( 100 à 150 mm) et la disparition de l’isohyète 400 mm.

Les valeurs des coefficients de variation des apports interannuels pour la période 1975 à 2000, sont relativement élevées ce qui indique un régime irrégulier. Cette irrégularité est plus accrue au Sud de la région. Le synchronisme dans l’évolution des apports mensuels sur la plupart des stations souligne la similitude des conditions d’écoulement. Les débits spécifiques moyens annuels présentent une augmentation générale du Sud vers le Nord (0,46 à 0,81). La période d’étiage pour la plupart des oueds des Monts de Tlemcen et de Saida est comprise entre mai et septembre. Sur le plan hydraulicité, ces oueds se caractérisent par un écoulement violent et rapide. Les coefficients de tarissements sont forts (0,63 à 0.7).

Afin de déceler l'impact des changements climatiques sur le débit de sources karstiques, plusieurs systèmes aquifères ont été sélectionnés dans deux régions karstiques (Monts de Tlemcen - Monts de Saida) possédant de longues chroniques hydroclimatologiques. A l'aide de tests statistiques de tendance et d'analyses corrélatoires et spectrales, des tendances soit à la hausse soit à la baisse des températures, des précipitations et des débits ont été observées. Ces tendances ne sont pas suffisamment marquées pour affirmer qu'elles ont pour seules causes des changements climatiques. Ainsi, l'influence des changements climatiques à court terme sur le débit et le chimisme des eaux souterraines est relativement faible.

Mots clés : Changements climatiques, sécheresse, régimes pluviométriques, hydrométrie, traitement statistique, hydrologie karstique, ressources en eau l’Ouest Algérien.

Abstract

During the last decade, the problems of the climatic changes were recognized like one of the major problems of the development on a local and regional scale to see even on an international scale. The question of water constitutes a permanent challenge for the countries of West Africa in general and Algeria in particular. The request is in constant increase, in particular for the sector of L ` agriculture which absorbs more than 87 % of the potential available. In addition, and following the example countries on the Mediterranean, the socio-economic development of the countries of this area was accompanied by a deep modification of the reports/ratios which the man maintains with the water resource. The dependence compared to water surfaces and underground is extremely variable from one country to another.

In most of Africa, the dryness is the climatic calamity most frequent. Algeria and especially the West, knew several great drynesses during this century, the Forties and the Eighties until our days. Most recent was characterized the reduction in pluviometry associated with the considerable increase in the temperature during the two last decades influenced by its space width, its intensity and by its major impact on the reduction in the water resources.

The study of detection of rupture made it possible to locate a modification of the pluviometric mode during the decade 1970-1980 for the majority of the studied pluviometric stations. The application of the statistical tests to the seasonal rains, enabled us to conclude that are the rains of winter and springs which recorded a rupture in the time series during the decade 1970-1980. With the monthly scale, we noticed that are the the two rainy seasons months which recorded the most significant falls and the most significant in particular months of: December, January, March and April. The study of the number of days of rains appears also interesting to us to consider because of its interest for the agricultural managers.

The seasonal and monthly hydroclimatic fluctuations were similar to the annual pulsations. Contrary to precipitations, are every month of the year which recorded a rupture of stationnarity because the mode hydrological of the Algerian rivers is directly influenced by that of precipitations but undergoes, also with an effect of delay, the incidence of the office plurality of repeated pluviometric deficits.

An evolutionary tendency towards the aridification of the climate confirmed by the results of the tests of persistence y expressed, in particular by deficits of flow involving the general insufficiency of the food of the flows of surface and the underground tablecloths. The comparison of the various isopluvial maps through various periods with knowing: 1913 to 1963, 1922 to 1989 and 1975 to 2000 with shown a clear progression of the isohyets (100 to 150 mm) and the disappearance of the isohyets 400 mm.

The values of the interannual coefficients of variation of the contributions over the period 1975 to 2000, are relatively high what indicates an irregular mode. This irregularity is more increased in the South of the area. The synchronism whose evolution of the contributions monthly on more shares of the stations underlines the similarity of the conditions of flow. The average specific annual throughputs present a general increase in the South towards North (0,46 to 0,81). The period of low water level for the majority of the wadis of the Mounts of Tlemcen and Saida lies between May and September. On the hydraulicity plan, these wadis are characterized by a violent and fast flow. The coefficients of dryings up are strong (0,63 to 0.7).

In order to detect the impact of climatic changes on the flow of karstic sources, several aquiferous systems were selected in two karstic areas (Mounts of Tlemcen - Mounts of Saida) having long hydroclimatologic chronicles. Using statistical of tendency and analyses corrélatoires and spectral tests, upward tendencies either or with the fall of the temperatures, precipitations and flows were observed. These tendencies are not sufficiently marked to affirm that they have for only causes of the climatic changes. Thus, the influence of the climatic changes in the short run on the flow and the chimism of subsoil waters are relatively weak.

Key words: Climatic changes, dryness, evolution, modes, pluviometric, hydrometric, tendency, rupture, Macta, Tafna Algeria

INTRODUCTION GENERALE

Au cours de la dernière décennie, la problématique des changements climatiques a été reconnue comme l’un des problèmes majeurs du développement à l’échelle locale et régionale voire même à l’échelle internationale, aux côtés du développement durable, de la préservation et de la protection de l’environnement. La plupart des sujets de préoccupation recouvrent ou convergent vers le domaine de la gestion des ressources en eau. De fait, la tendance actuelle est de considérer que les réponses au changement climatique font partie intégrante de la prise de décision sur la gestion durable des ressources en eau (par. ex. concernant les interactions terre – eau - environnement). Ces réponses devraient aussi être intégrées dans la planification nationale du développement économique, social et régional, et harmonisées avec d’autres activités de gestion des ressources et de l’environnement, tant en pratique qu’au niveau de la prise de décision.

En Algérie, il est admis que des mesures sont nécessaires pour améliorer la capacité à s’adapter à la variabilité hydrologique et aux phénomènes extrêmes (inondations et sécheresses) observés aujourd’hui dans des circonstances dynamiques (notamment les pressions actuelles dues à la démographie, à l’économie, à l’utilisation des terres et au développement régional), de même que pour réduire les vulnérabilités significatives de la société, de l’économie et de l’environnement aux impacts futurs.

Je voudrais, avant même d’aborder les problèmes de la sécheresse, vous parler de la prise de conscience progressive de l’importance des problèmes posés par la disponibilité de l’eau dans le monde, compte tenu de la croissance de la population, particulièrement dans les villes et dans les pays pauvres ou en voie de développement, de la croissance des besoins notamment pour l’irrigation, voire des inquiétudes liées aux risques des changements climatiques.

La question de l’eau constitue un défi permanent pour les pays de l’Afrique du Nord en général et l’Algérie en particulier. La demande est en constante augmentation, notamment pour le secteur de l ‘agriculture qui absorbe plus de 87 % du potentiel disponible. Par ailleurs, et à l’instar des pays riverains de la Méditerranée, le développement socio-économique des pays de cette région s’est accompagné d’une profonde modification des rapports que l’homme entretient avec la ressource en eau. La dépendance par rapport aux eaux de surfaces et souterraines est extrêmement variable d’un pays à l’autre.

La question de l’eau ne peut être réduite à un simple aspect d’insuffisance des réserves disponibles. Dans les zones semi arides du sud de la méditerranée, la faiblesse des précipitations et leurs distributions aléatoires se traduisent souvent par une situation de contrainte hydrique. Les indications internationales concernant le changement climatique, mettent en évidence le besoin de travailler à l’échelle régionale et de mettre l’accent sur la dimension spatiale des tendances trouvées. Ces recommandations sont spécialement nécessaires dans les milieux méditerranéens, où les incertitudes sur le comportement futur des précipitations sont encore plus grandes étant donné leur caractère des domaines de transition.

Ce travail fait partie d`un projet plus vaste entrepris par le laboratoire de recherche sur les écosystèmes fragilisés intitulé : "vulnérabilité de l’Ouest algérien face aux changements climatiques", afin de déterminer l’impact de la sécheresse sur les ressources en eau superficielles et souterraines des massifs calcaires. L’originalité et la qualité des milieux montagnards des massifs calcaires de l’Ouest Algérien (Monts de Tlemcen et Monts de Saida) ont été mises en évidence grâce aux résultats des travaux de D. Auclair et J. Biehler (1967) par la publication d’une synthèse stratigraphique et structurale des terrains compris entre Tlemcen et Saida. La publication de BENEST en 1985 des fascicules 1 et 2 sur l’évolution de la plate forme de l’Ouest Algérien et du Nord Est du Maroc au cours du Jurassique supérieur et du début du Crétacé a été d’un apport géologique considérable pour la connaissance des ses hydrosystèmes Montagnards. 1

La reconnaissance par HAYAN.S.M., 1983 et B. COLLIGNON; 1986 des potentialités en eaux de ses massifs. Ce qui nous permet de rappeler que ces massifs, grâce à leurs altitudes et la position, sont un important château d’eau pour les villes avoisinantes.

Ce travail a un triple objectif scientifique :

1. Déterminer comment se manifeste la sécheresse selon son intensité, sa durée, sa situation chronologique et ses seuils critiques. Afin de dégager les conséquences de ses caractéristiques sur les ressources naturelles.

2. L’identification d’une éventuelle fluctuation climatique et l’étude de ses conséquences sur les ressources en eau. Cette fluctuation pourrait se traduire par des ruptures dans les séries chronologiques pluviométriques et hydrométriques. Les manifestations les plus sensibles de ces ruptures seront étudiées ainsi que les modifications apportées par la sécheresse aux facteurs de l’écoulement des eaux de surface.

3. Etudier la sensibilité des hydrosystèmes karstiques à la sécheresse. Déceler les impacts de" la sécheresse hydrogéologique" sur les eaux souterraines par une étude statistique des paramètres climatiques (chroniques hydroclimatologiques) et des réponses naturelles (débits, paramètres hydrochimiques et tarissement des sources karstiques).

PROBLEMATIQUE

Abondante ou rare, l’eau disait Léonard de Vinci, "est la force conductrice de la nature". La santé et le bien être de l’humanité, tout comme la survie des écosystèmes de la planète, reposent sur l’eau. Et pourtant, la rareté et le mauvais emploi des réserves d’eau douce mettent notre avenir en péril. L’eau n’a-t-elle pas été considérée comme un don du ciel inépuisable et gratuit ? L’humanité pourrait manquer d’eau durant ce siècle ou du moins la ressource risque de devenir inaccessible dans certaines zones de la planète. L’Algérie en est un. Elle est confrontée à un manque d’eau important dû à la semi-aridité de son territoire, aux faibles précipitations, et à la sécheresse qui sévit d’année en année face à des besoins qui ne cessent d’augmenter. L’eau devra être mobilisée et préservée, à défaut tous les efforts de développements seront stoppés.

En effet, sur les 90 milliards de m3 qui précipitent en moyenne chaque année, seulement 12 milliards représentent les ressources en eaux superficielles et les ⅔ susceptibles d’être mobilisées (Matari et al, 2000). Les possibilités de mobilisation des eaux souterraines sont évaluées à 1,8 Million de m³ dans les bassins du nord du pays et sont actuellement exploitées à 90 %.

A la grande variabilité spatiale des précipitations correspond une différence régionale très nette dans les potentialités des eaux superficielles (Oranie 0.65 milliards de m3, Constantinois 3 milliards de m3). A la grande variabilité interannuelle et saisonnière des précipitations, on observe également une forte irrégularité des apports liquides avec de violentes crues et des périodes de basses eaux qui peuvent persister sur plusieurs mois consécutifs, entraînant une baisse sensible de la production agricole.

Durant ces dernières décennies, d’importants déficits pluviométriques sont enregistrés dans l’Ouest algérien. Cependant que plus à l’Est, la sécheresse se fait également ressentir. L’impact de la sécheresse sur le comportement de nos ressources en eau souterraine des massifs calcaires de l’ouest algérien revêt une importance primordiale. Cet hydrosystème montagnard joue un rôle important dans le développement régional.

2 A travers ce constat, la situation est atterrante et par conséquent il est impérieux d’identifier les différentes modifications du régime pluviométrique en Algérie en vue d’étudier leurs impacts sur l’évolution du régime hydrologique et des écoulement souterrains. De ce fait, la question à laquelle cette étude essaye d’apporter une ou plusieurs réponses est : comment peut-on situer la diminution de la pluviométrie algérienne observée depuis plus de deux décennies au sein de la chronologie pluviométrique de ce siècle ?

APPROCHE METHODOLOGIE

L’approche proposée n’a pas la prétention de fournir une clé pour expliquer et prévoir la pluviométrie algérienne mais seulement les éléments qui permettent de la décrire avec plus de rigueur à partir des outils statistiques les mieux adaptés à sa nature.

Dans le cycle de l’eau les précipitations constituent le premier maillon d’une chaîne dont chacun des éléments est directement soumis à l’influence de celui qui le précède. Les précipitations sont aléatoires par nature alors que les écoulements souterrains résultant sont directement déterminés par des paramètres physiques propres à leur bassin d’alimentation.

Nous distinguons trois approches d’identification du comportement des systèmes aquifères face aux modifications d’alimentation :

1. Une approche globale (« modèle boite noire »), c’est l’étude de la relation entrée – sortie, appelée « déconvolution ». Dans cette approche, le système (bassin versant ou système aquifère) constituant la « boite noire » est considéré comme invariant.

2. Une approche intermédiaire où l’on essaie également de reconstituer les débits à la source en représentant les systèmes karstiques par quatre réservoirs superposés ( modèle de boite grise »).

3. Une approche où l’on recherche à identifier le champ des paramètres physiques hétérogènes dans l’espace et dans le temps du système aquifère. A l’aide d’un modèle déterministe à éléments finis, « modèle boite blanche ». Cette approche est la seule qui puisse prendre en compte les effets anthropiques ponctuels tels que les pompages et les alimentations artificielles.

Suivant la connaissance que l’on a du système réel et des données disponibles, ces approches peuvent être combinées. Tout au long de ce travail, nous nous sommes efforcés de préciser notre démarche dans le choix des données de base, des méthodes et outils utilisés, et surtout dans les interprétations des résultats de l’impact des variations climatiques sur l’hydrosystème. Notre approche sera axée principalement sur les hydrosytèmes karstiques montagnard de Tlemcen et de Saida qui génèrent les écoulements dans les principaux bassins versants de l’ouest algérien ( Tafna et la Macta).

Pour les deux bassins hydrologiques (Macta et la Tafna), les propriétés hydrogéologiques sont fortement hétérogènes sur le plan spatial. Les précipitations sont aussi des phénomènes qui sont distribuées dans le temps et dans l’espace. Cette combinaison de la distribution de la pluie et des propriétés des aquifères (zone non saturée et saturée) montre la complexité de la reconstitution du fonctionnement des systèmes naturels. Il faut ajouter qu’entre le moment où l’eau s’infiltre dans le sol et celui où elle parvient à la nappe, il existe un retard (Besbes & al 1978). Ce déphasage peut être important entre les précipitations et les réactions de l’aquifères suivant l’épaisseur et les paramètres hydrodynamiques de la zone non saturée (Besbes & Marsily de 1984, Morel-Seytoux 1984, Morel- Seytoux & Miracapilo 1989).

Afin d’illustrer ces phénomènes nous présentons deux exemples de schématisations des écoulements en zone variablement saturée. Les nombreux paramètres qui caractérisent les écoulements variablement saturés sont complexes. Cependant ils sont déterminants si on veut gérer les ressources en eau de manière intégrés, c'est-à-dire tenir compte conjointement des eaux superficielles et 3 souterraines. Evaluer l’impact des changements climatiques sur les eaux souterraines revient à choisir comme cadre, le cadre naturel des systèmes d’écoulement.

La méthodologie employée, consiste principalement à caractériser à différents pas de temps et d’espace, le signal « entrée » que constituent les précipitations, et le signal « sortie » par l’étude de l’acquisition des paramètres physico-chimiques dans les systèmes karstiques d’une part et d’autre part, la détermination du rôle des eaux en transit dans le milieu non saturé sur les processus de karstification et leurs participations aux écoulements.

Ce travail, composé de quatre parties, sera particulièrement axé sur les approches suivantes : - Après une présentation de la région d’étude, il sera question de faire une synthèse bibliographique pour mettre en évidence le phénomène de la sécheresse. A l’aide d’outils statistiques, nous allons détecter les hétérogénéités des données pluviométriques, la régionalisation (l’analyse en composante principale), caractérisant la variabilité de la pluviométrie, rechercher les seuils critiques de déficit pluviométrique à partir desquels un état de sécheresse peut être déclaré, et enfin étudier la relation éventuelle entre la sécheresse rencontrée durant les dernières décennies et l’oscillation nord atlantique.

La deuxième partie sera consacrée à l’étude de l’évolution des régimes pluviométriques et hydrologiques et leurs conséquences sur les ressources en eau superficielle. L’approche statistique permettra de mettre en évidence la variabilité spatio-temporelle des précipitations et l’irrégularité des écoulements.

La quantification des apports de surface des grands systèmes hydrographiques est nécessaire pour déterminer la fraction qui participe à l’alimentation des hydrosystèmes karstqiues. L’analyse corrélatoire et spectrale des débits ( signal sortie) feront l’objet de la troisième partie.

Enfin, L’impact de la sécheresse sur les écoulements souterrains des hydrosystèmes karstiques sera traité dans la quatrième partie. Le suivi de sources principalement karstiques (choisie dans de contextes différents), du débit, des paramètres physico-chimiques en relation avec les facteurs météorologiques, nous permet d’apprécier le mode de fonctionnement et de définir l’influence à court terme des variations climatiques.

4 CHAPITRE I : PRESENTATION DE LA REGION D’ETUDE

I.1. Situation géographique :

Notre zone d’étude est située dans la partie Nord Ouest de l’Algérie, de 10 de longitude et au Nord de 330 de latitude (fig. 1).Elle englobe les bassins versants de la Tafna , la Macta, le bassin des côtiers oranais ,et une partie du bassin versant de Chelif. Vu le manque d’information, nous allons présenter que les deux grands bassins à savoir la Tafna et la Macta.

I.2. La Tafna :

2.1. Présentation géographique du bassin versant de la Tafna :

Le bassin versant de la Tafna est comptabilisé parmi les grands bassins versants du Nord-Ouest algérien, il est limité par le 340 11’ en latitude nord et par 00 50’ W 20 20’W de longitude. Il couvre une superficie de 7245 km2, dont moins d’un tiers se trouve sur le territoire marocain (Fig.2).

2.2. Géologie (d‘après M.Chaumont, 1965) :

Le bassin versant de la Tafna présente trois formations géologiques bien distinctes : Région du nord : les massifs montagneux des monts des Beni-Snassen et des Traras sont constitués de formations jurassique moyen et inférieur qui se prolongent sous les puissantes assises marneuses du Miocène à faciès tantôt argileux calcaire marneux ou encore gréso-marneux comme au centre de l’Isser (Fig.3).

Région sud : les massifs calcaires des monts du Tlemcen; sont constitués par des dépôts carbonatés du Jurassique supérieur calcaires et gréseux avec deux rides anticlinales SW-NE , sensiblement parallèles, formées à l’Ouest par les djebels d’Ain-el-Hout et Hadid, à l ‘Est par les djebels Talet et Abiod. Au centre : la dépression inter-montagneuse de la région de la plaine des Amgals et de Maghnia causée par les dépôts marins du Miocène supérieur et inférieur ainsi que des alluvions de sable et de gravier.

2.3. Le climat :

Le climat du bassin de la Tafna s’apparente à celui de toute la région méditerranéenne de l’Afrique du Nord, il est doux et humide. La température moyenne annuelle est d’environ 15.50C en été. Les deux mois les plus chauds sont juillet et août, et ont une température moyenne de 260C [ Dekkiche A; 1998].

Le régime général des pluies est celui des zones semi-arides méditerranéennes de l’Afrique du Nord. Il est caractérisé par des précipitations d’hiver avec des maximas en décembre, janvier et février, et une longue période de sécheresse, pratiquement sans pluie de juin à septembre. L’évaporation sur nappe d’eau libre atteint la valeur moyenne annuelle de 1200 mm. Les vents sont modérés à prédominance Nord et Nord-Ouest.

I.3. Bassin versant de la Macta :

3.1. Situations géographiques et limites :

Le bassin versant de la Macta (14750km2) situé en Algérie occidentale est constitué de seize sous bassins. Il est délimité au Nord Ouest par la chaîne montagneuse du Tessala au sud par les hauts plateaux de Ras-el-Ma et les plaines de Maalifs, à l’Est par les plateaux du Telagh et les monts de Tlemcen qui sont le prolongement des monts de Beni-Chaugrane.

Fig.1 : Situation générale des Monts de Tlemcen et de Saida

2°00W 1°00W 0°00 1°00E ALGERIE Bassin versant de la Macta

35°30 35°30 Bassin versant de la Tafna

35°00 35°00

34°30 34°30

2°00W 1°00W 0°00 1°00E 0 50 km

Fig.2 : Carte hydrographique des bassins versants ( Tafna – Macta)

6 3.2. Relief et topographie du bassin versant : Le bassin versant de la Macta est constitué d’une part par la haute plaine de Sidi Bel Abbes, les plaines de la Habra et de Mascara et d’autre part par deux dispositifs orographiques parallèles à la côte allant du Sud-Ouest au Nord-Est. Ces dispositifs sont formés essentiellement par les monts des Beni- Cheugrane dont l’altitude varie entre 540 et 900m et les monts de Telagh et de Saida avec une altitude variant de 600 à 1200m (Fig.2).

3.3. La géologie :

Le centre de la plaine de Sidi Bel Abbes est une cuvette à substratum Argilo-Marneux, gris et vert, daté du Miocène ou du pliocène. Les monts plissés du Tessala sont allongés du Sud-Est au Nord- Est avec une ossature crétacée et un recouvrement tertiaire très épais. Les monts de Tlemcen et de Saida sont formés en presque totalité de matériaux jurassique moyen et supérieur et crétacé inférieur et moyen. Le prolongement de Beni-Chougrane, par la série de Bouhanifia, atteint l’extrémité orientale de la plaine de Sidi Bel Abbes. Dans la vallée ; on observe un important remblaiement argileux- sableux quaternaire.

3.4. Aspect climatologique :

En général, le bassin de la Macta subit l’influence méditerranéenne au Nord et continentale au Sud où le climat est aride et sec avec des hivers froids et des étés chauds.

Les précipitations annuelles dans la région varient entre 280 mm dans la partie Sud du bassin et 350mm dans les montagnes de Beni-Cheugrane. Les années les plus humides peuvent avoir des précipitations 3 à 4 fois supérieures à celle des années les plus sèches.

2°00W 1°00W 0°00 1°00E ALGERIE Bassin versant de la Macta

bt qt 35°30 cs 35°30 Bassin versant de la Tafna mm ei ms B p a c i o m m o e m mp js1 j i y p q t hvd 35°00 m m 35°00 p c t h j i js ci js3-2 p c j s js2 jm A m m m m t mi j mh j i j s 3 cic d c i c i t cm 34°30 q t pc 34°30 mc

2°00W 1°00W 0°00 1°00E 0 50 km

Fig.3 : Carte Géologique des bassins versants ( Tafna – Macta)

7 CHAPITRE I : RAPPEL BIBLIOGRAPHIQUE

INTRODUCTION

A la fin de ce siècle, le changement climatique est devenu l'un des sujets d'actualité. On lit souvent dans la presse les titres suivants:

Le climat change t-il ? La terre se réchauffera t-elle ? etc…

Ce genre de questions est souvent posé, vu l'impact de ces changements sur le plan socio- économique de plusieurs pays, en particulier les pays du globe les moins développés au plan technique c'est-à-dire dans ce qu'on appelle habituellement le tiers monde, l'économie de ces pays est fondée sur l'agriculture, généralement non irriguée. Dans certains pays en développement, en Asie par exemple les inondations comptent parmi les événements météorologiques les plus dommageables aux communautés. Quant à la sécheresse, c'est un phénomène qui c'est produit en de nombreux endroits du globe, avec des ampleurs et du durées variables.

Dans la plus grande partie de l'Afrique, la sécheresse est la calamité climatique la plus fréquente. L’Algérie et surtout l’Ouest, a connu plusieurs grandes sécheresses durant ce siècle, les années 40 et les années 80 jusqu'à nos jours. La plus récente a été caractérisée par son ampleur spatiale, son intensité et par son impact majeur et sensible qui est la diminution des ressources en eau.

Etudier l'impact négatif de la sécheresse sur les ressources en eau est devenue un impératif de plus en plus pressant en Algérie

Cette partie a comme objectif de déterminer comment se manifeste la sécheresse selon son intensité, sa durée et sa situation chronologique. Dans cette optique, nous proposerons de faire l'étude des données pluviométriques et hydrologiques observées au niveau de la région Ouest de l’Algérie ; Afin de dégager les caractéristiques de la sécheresse et d'étudier les conséquences de la réduction des précipitations sur les potentialités en eau.

Cette partie sera articulée sur plusieurs points :

• Après une présentation de la région d’étude, il sera question de faire une synthèse bibliographique pour mettre en évidence le phénomène de la sécheresse, et montrer combien la communauté scientifique s'intéresse à ce phénomène.

• Dans une autre partie , nous allons essayer de détecter les hétérogénéités des données pluviométriques utilisées dans notre étude. • Avec la méthode de l’analyse en composante principale, nous allons faire une régionalisation pour rechercher les stations qui présentent des comportements similaires dans notre région d’étude. • Dans une autre optique, il s’agira d’effectuer une analyse plus détaillée sur la variabilité de la pluviométrie qui est l’une des caractéristiques de cette dernière dans notre région et de rechercher les seuils critiques de déficit pluviométrique à partir desquels un état de sécheresse peut être déclarée.

Dans une autre partie, nous allons procédé à une étude de la relation eventuelle entre la sécheresse rencontrée durant les dernières décennies et l’oscillation nord-atlantique.

8 I.1. Les changements climatiques :

1.1.1. Introduction :

Notre planète s'est formée voilà environ 4,5 milliards d'années. L'être humain est présent sur cette Terre depuis moins de deux millions d'années mais ce n'est que dans les 200 dernières années qu'il a exercé une influence notable et à grande échelle sur le milieu naturel planétaire. L'environnement a commencé à se dégrader au sein des peuplements humains et autour des premières usines de la révolution industrielle mais, loin de ces endroits, la capacité de purification de l'écosystème suffisait à limiter la plupart des effets de la présence humaine. Toutefois, depuis la seconde guerre mondiale, cette situation a radicalement changé. La croissance démographique exponentielle, les progrès technologiques fulgurants et l'accroissement notable de la consommation en énergie comme ces matières premières font jouer au genre humain un rôle où ses activités quotidiennes modifient dans leur intégralité des systèmes globaux comme l'atmosphère et les océans, et ce à une vitesse que cette planète n'a jamais connue auparavant. Avant d’entamer la notion de changement climatique, on va définir certains concepts de base comme suit :

1.1.2. Le climat et le temps :

Le climat et le temps sont deux notions différentes. Le temps, c'est l'état de l'atmosphère défini par les éléments météorologiques :la température, les précipitations (la pluie, la neige, etc.), l'humidité, l'ensoleillement et le vent à un endroit précis.

Le climat, c'est l'ensemble des phénomènes météorologiques observés dans le passé et qu'on s'attend d'observer encore sur une longue période. On peut le définir aussi comme « la probabilité d’occurrence de divers états de l’atmosphère dans un lieu ou une région, au cours d’une certaine période donnée. »[Gibbs ;1987].

Le climat a une influence sur tous les êtres vivants. Il régit le cycle biologique des plantes et des animaux, influe sur leur croissance et leur vitalité et est un des principaux facteurs qui déterminent leur répartition autour de la planète. Presque toutes les formes de vie sont adaptées pour vivre dans une zone climatique particulière et relativement limitée.

1.1.3. Le système climatique :

Le système climatique de la Terre se compose d'éléments en interaction complexe. L'élément moteur est le Soleil, dont l'énergie réchauffe la Terre. Cette énergie est à l'origine de la circulation atmosphérique et océanique ainsi que des processus d'évaporation et de précipitation qui font partie du cycle de l'eau. En plus de l'atmosphère et des océans, le système climatique englobe les eaux douces, les plantes, les animaux, les couvertures de glace et de neige, les masses terrestres et même la croûte terrestre.

1.1.4. La variabilité climatique :

Elle est représentée par les déviations des valeurs des évènements observés par rapport à leur valeur moyenne pour l’état climatique contemporain.

1.1.5. Changement climatique :

Les changements climatiques sont décrits de façons différentes selon les auteurs. Souvent le changement du climat dénote une variation due a l’intervention humaine alors que le climat varie d’une façon naturelle sous l’influence de différents facteurs climatiques. On peut citer les facteurs astronomiques, les facteurs géographiques (relief, océan), les facteurs météorologiques (centre

9 d’action ). Aujourd’hui, l’homme est devenu un facteur de climat non négligeable par ces actions industrielles.

1.1.6. Prévision du changement climatique :

Comment les scientifiques peuvent-ils prévoir les effets à long terme du changement climatique, alors qu'on a encore beaucoup de mal à prévoir quotidiennement le temps qu’il fera?. C’est à cause de la variabilité locale des conditions météorologiques que les prévisions du temps semblent imparfaites; les modèles du changement climatique ne tentent pas d'effectuer de telles prévisions détaillées et axées sur un lieu donné.

Il existe deux grandes méthodes de prévision du changement climatique possibles; la première est celle des analogues, qui consiste à comparer les conditions climatiques et hydrométriques passées et actuelles, et l'autre, beaucoup plus courante, fait appel à la simulation mathématique du climat (modèles climatiques) qui sont des modèles de circulation générale (MCG)).

1.1.7. Les causes des changements à l'échelle du globe :

Ces modifications ne sont toutefois pas toutes causées par les êtres humains. Des phénomènes naturels comme les éruptions volcaniques peuvent provoquer des changements soudains dans les systèmes planétaires. Par contre, les bouleversements engendrés par l'espèce humaine peuvent être catastrophiques et avoir des impacts à l'échelle du globe(inondation, sécheresse).

Les changements à l'échelle du globe comprennent le réchauffement de la planète, l'affaiblissement de la couche d'ozone, la déforestation et le transport à grande distance de polluants atmosphériques.

1.1.7.1. Les causes naturelles susceptibles d’affecter le climat :

Les variations de l’activité solaire, une cause directe de variation climatique, pourrait être expliquée par la variabilité de l’émission solaire. On a montré, il y’a quatre milliards et demi d’années, au moment ou naissait le système planétaire, que l’énergie émise par le soleil était environ les 3/4 de sa valeur actuelle. [Gilliland,1989] . En plus de ce facteur astronomique précité, le climat d’un lieu comme nous l’avons déjà mentionné, dépend également de facteurs géographiques comme la latitude, l’éloignement à la mer et l’altitude ; l’évolution de ces facteurs étant elle-même liée à la tectonique des plaques( dérive des continents, mouvement des pôles et expansion des fonds océaniques).[Ruddimman et Raymo , 1988 ; Kutzbach et al. ,1989].

On peut aussi citer le rôle important que joue la masse océanique dans les interactions océan atmosphère et qui explique certains phénomènes tel que ENSO,et ONA. Les éruptions volcaniques importantes (Tambora 1815 ; Krakatoa 1883) sont capables d’injecter dans la base stratosphère d’énormes quantité de poussière, de cendre, de pierres et de vapeur d’eau qui peuvent séjourner pendant plusieurs années ; le voile de poussière ainsi formé peut provoquer une décroissance de la température moyenne au sol et une augmentation en altitude. En effet selon plusieurs spécialistes, le climat du quaternaire, ère des glaciers serait expliqué par une épaisse couche d’aérosols et de poussière qui a enveloppé le globe.

10 1.1.7.2. Les causes artificielles :

Le facteur qui reste le plus préoccupant aujourd’hui est l’influence de l’homme sur le climat, qui tient sa place dans les débats continues sur l’actuel changement climatique survenu sur plusieurs points du globe.

1.1.7.2.1. Effet de serre:

Ce phénomène est provoqué par la progression des émissions de gaz issus d'activités humaines: on peut citer

• le gaz carbonique (C02), provenant de la combustion du pétrole et du charbon qui constituent actuellement plus de 65 % des sources d'énergie auxquelles les humains ont recours. • le méthane (CH4), issu essentiellement des activités agricoles .

La terre absorbe environ 50 % de l'énergie que lui envoie le soleil. Cette énergie permet à notre planète de se réchauffer. L’atmosphère se présente alors comme un "couvercle" constitué de vapeur d'eau et de gaz. Couvercle indispensable qui agit un peu comme une serre agricole ; sans cet effet de serre, la température moyenne de notre planète descendrait à –18C0, mais les gaz issus des activités de l'homme viennent renforcer et faire grossir cette couverture naturelle. Ce qui résulte une augmentation de la chaleur. C’est probablement l’homme par ses activités industrielles de plus en plus importantes qui accentue le réchauffement de la terre.

1.1.8. Quelques scénarios envisagés dans cet axe:

Le groupe de travail de L’IPCC [programme intergouvernemental sur les changements climatiques] sur l’évaluation des incidences éventuelles du changement climatique a envisagé des scénarios présentant en général les caractéristiques suivantes: Un doublement de la concentration atmosphérique de CO2 d’ici 2025 à 2050. le graphique suivant figure (04) montre l’évolution importante de la concentration du dioxyde de carbone, le plus important des gaz à effet de serre après 1940. On a même prévu que cette concentration doublera durant le milieu de ce siècle.

Figure n ° 4: évolution des concentrations de dioxyde de carbone durant la période 900-2000

11 Une augmentation concomitante de la température moyenne mondiale de l’ordre de 1.5 0C à 4.5 0C correspondant au doublement réel du CO2 .figure(05)

Figure n °5 : évolution de la température durant la période 1860-1998.

Une élévation du niveau de la mer d’environ 0.3 à 0.5 m d’ici 2050 et d’environ 1m d’ici 2100, accompagnée d’un réchauffement de la couche superficielle de l’océan variant de 0.2 0C à 2.5 0C.

1.1.9. Les conséquences du réchauffement :

• Perturbation du régime des pluies: les précipitations risquent d'être plus abondantes sur l'hémisphère nord avec des inondations et des tempêtes (ouragans, tornades...).

• Des sécheresses plus fréquentes: notamment dans l'hémisphère sud. Les zones arides et semi- arides semblent être les plus vulnérables.

• Hausse du niveau de la mer par dilatation thermique et fonte des glaciers: cette élévation du niveau des océans pourrait atteindre 1 mètre par endroit. Des zones littorales, certains deltas de fleuves, des îles pourraient être purement et simplement recouverts. Rappelons que 50 % des humains vivent près de la mer.

• Modification des écosystèmes et de la végétation.. les conséquences risquent d'être beaucoup plus importantes pour les pays pauvres que les pays industrialisés. Ces derniers mobiliseront plus facilement les moyens financiers, technologiques et matériels pour s'adapter aux changements climatiques annoncés. Les prévisions faites par GIEC(groupe intergouvernemental d'évaluation des changements climatiques) ont affirmé que l’Afrique, est sans doute le continent le plus vulnérable, notamment à cause de la pauvreté généralisée qui y règne, le déficit en eau persistant, et la désertification déjà très avancée. [ L.Ribadeau;1997].

1.1.10. Impact du changement climatique sur l’agriculture :

Les évaluations des impacts du réchauffement global sur l’agriculture ont été établies à partir de scénarios climatiques fondés sur des simulations effectuées à l’aide de modèles de circulation générale (MCG).

12 On retrouve parmi les changements climatiques qui peuvent influer le plus sur l’agriculture de nouveaux extrêmes climatiques, et la réduction de l’eau du sol disponible.

1.1.10.1. Extrêmes climatiques :

Une augmentation des températures moyennes mensuelles ou annuelles se traduirait par une augmentation du nombre de jours dont les températures dépasseraient certains seuils critiques. Il est mois sûr que les précipitations connaîtront une modification de leur fréquence ou de leur distribution, mais les températures élevées conjuguées à la sécheresse constituent le plus grand danger du changement climatique global pour l’agriculture dans de nombreuses régions.

1.1.10.2. Réduction de l’eau du sol disponible :

Les plus grands effets pour l’agriculture seraient probablement attribuables à l’accroissement possible de l’évapotranspiration causé en grande partie par l’élévation de la température de l’air et de la surface terrestre. A l’heure actuelle, on peut décrire avec certitude la tendance régionale des changements possibles dans l’eau du sol, en ce basant sur les modèles de prédictions (MCG)qui indiquent tous une diminution de l’eau du sol [ Kelogg et Zhao ,1988 ; Schlesinger et Mitchell, 1985 ; Zhao et Kellogg,1988].

I.2. la sécheresse :

I.2.1. définition de la sécheresse :

Il n'existe aucune définition universelle de la sécheresse. Elle pourrait être définie comme une période prolongée de précipitations insuffisantes sur une ou plusieurs saisons qui causent un déficit d'eau dans certains secteurs de l'économie d'un pays.

La sécheresse est aussi définie selon les différents secteurs qui interagissent avec ses effets. On définit donc une sécheresse du point de vue météorologique, hydrologique, agricole ou socio- économique.

1.2.1.1. En agriculture :

La sécheresse agricole est définie comme un déficit marqué et soutenu des précipitations qui réduit significativement les productions agricoles par rapport à la normale ou les valeurs attendues pour une région de grande étendue [Andrew,B et Johanne B ,96].

1.2.1.2. En météorologie :

La sécheresse météorologique se caractérise par une absence prolongée, un déficit marqué ou une faible distribution des précipitations par rapport à la normale climatique.

1.2.1.3. En hydrologie :

La sécheresse survient suite à l'affaiblissement prolongé des apports pluviométriques au niveau des bassins versants. Un déficit d'écoulement en résulte systématiquement au niveau des cours d'eau. La recharge des nappes souterraines est réduite et les opérations d'irrigation sont compromises. [A.Mokssit, 1996].

On distingue schématiquement plusieurs types de sécheresse : Les sécheresses dites exceptionnelles qui se traduisent par un déficit pluviométrique important, affectant une vaste région pendant un temps pouvant atteindre plusieurs années consécutives. C'était le cas des sécheresses des années 1913-1915 et 1940-1949 au Sahel. Il faut signaler que durant ces 13 mêmes périodes, on a enregistré des sécheresses analogues en Algérie, durant le 19ème siècle, à partir des données sur Oran Boudens qui ont débuté en 1870, nous avons remarqué qu’une sécheresse s’est produite au début des années 1890. Les sécheresses que l'on pourrait appeler "méditerranéennes" sont liées aux irrégularités du climat méditerranéen. Elles peuvent compromettre les récoltes d'une saison sans qu'il y ait pour autant un déficit global annuel important. En effet pour les céréales, les pluies de printemps, qui correspondent à la phase maturité des céréales jouent un grand rôle dans la valeur du rendement.

I.2.2. Les indices de la sécheresse:

Vu la complexité du phénomène il est difficile de faire une analyse exhaustive de la sécheresse dans toutes ses composantes. Beaucoup d'auteurs se sont penchés sur la possibilité de mettre au point des indices permettant d’identifier la sécheresse et mettre en évidence les fluctuations temporelles des précipitations. On peut citer entre autres :

2.2.1. Indice de l'écart à la moyenne (Em) :

C'est l'indice le plus utilisé pour estimer le déficit pluviométrique à l'échelle de l'année. L'écart à la médiane est le plus utilisé par les agrométéorologues. Bien évidemment, quand l'échantillon de données est dissymétrique, la différence entre la moyenne et la médiane est grande. L'écart à la moyenne est la différence entre la hauteur de précipitation annuelle (Pi) et la hauteur moyenne annuelle de précipitation (Pm).

Em = Pi – Pm (I)

L'écart est positif pour les années humides et négatif pour les années sèches. On parle d'année déficitaire quand la pluie est inférieure à la moyenne et d'année excédentaire quand la moyenne est dépassée.

1.2.2.2. Indice de pluviosité (Ip) :

C'est le rapport de la hauteur de précipitation annuelle à la hauteur moyenne annuelle de précipitation.

Ip = Pi/Pm (II)

Une année est qualifiée d'humide si ce rapport est supérieur à 1 et de sèche s'il est inférieur à 1. Pour situer une pluviométrie dans une longue série de relevés pluviométriques, on utilise l'écart proportionnel à la moyenne (Ipm) qui diffère de l’indice de pluviosité en soustrayant 1 de cet indice.

Ipm = Ip – 1 (III)

Le cumul des indices d'années successives permet de dégager les grandes tendances en faisant abstraction des faibles fluctuations d'une année à l'autre. Quand la somme des indices croît, il s'agit d'une tendance humide. La tendance est de type « sèche », dans le cas contraire. Lorsque la hauteur moyenne annuelle présentée est calculée sur une période assez longue, et que la distribution n’est très loin de la loi normale on peut utiliser le rapport à la normale au lieu de la moyenne.

1.2.2.3. Rapport à la normale des précipitations (RN) :

Cet indice, qui est exprimé en pourcentage, peut être obtenu en divisant la précipitation annuelle par la précipitation normale et en multipliant le résultat par 100 %. Il est exprimé

14 mathématiquement comme suit :

RN (%) = (Pi/Pn)*100 (IV)

Où : RN : rapport à la normale des précipitations en pourcentage.

Pi : précipitation annuelle (en mm). Pn : précipitation normale (en mm).

Le rapport à la normale en pourcentage permet d'estimer la variation ponctuelle des précipitations par rapport à la normale.

I.2.3. indices de sévérité de la sécheresse :

En plus de l'identification des séquences sèches et de leur caractérisation par le calcul de ces indices, il est possible de déterminer l'ampleur de la sécheresse en termes de sévérité. Nous présentons quelques méthodes à titre indicatif.

1.2.3.1. Indice de sévérité de la sécheresse de Palmer :

Palmer a développé l'indice PDSI (Palmer Drought Severity Index) afin d'évaluer le début, l'intensité et la fin des sécheresses passées et actuelles et d'effectuer la classification des sécheresses. Cet indice est en fonction de l’état du sol, des précipitations et de l’évapotranspiration. McKee et al [1995] pensent que l'indice de sévérité de Palmer est conçu pour l'agriculture et ne représente pas exactement les effets hydrologiques résultant des sécheresses de longue période.

1.2.3.2. Indice standardisé de précipitation :

L'indice standardisé de précipitation « SPI » (standardised precipitation index) peut caractériser les déficits de précipitation pour une période donnée. Cet indice est exprimé mathématiquement comme suit :

ISP = (Pi - Pm)/sigma (V)

1.2.3.3. Méthodes des quintiles et des terciles :

Ces deux méthodes sont basées sur l’ajustement des observations à une loi normale qui permet d’estimer plus correctement les différents quantiles et calculer leurs durées de retour. pour les quintiles, le seuil d’années sèches est observée en moyenne tous les 2.5 ans et les très sèches tous les 5 ans ; par contre la méthode des terciles suppose q’une année sèche a une durée de retour est égale à 3 ans.

Très sèche sèche normale humide Très humide

20% 20% 20% 20% 20%

Année sèche Année normale Année humide

33% 33% 33%

Figure N ° 06 : représentation de la méthode des quintiles et des terciles

15 1.2.3.4. Distribution selon les déciles :

Arranger les données des précipitations dans des déciles est une autre façon d'identifier la sécheresse. En effet, les déciles sont utilisés comme indicateurs de sécheresse. La méthode des déciles partage la distribution des événements de précipitations enregistrées à long terme en sections chacune contient de la distribution.

Pour une variable statistique donnée (exemple pluviométrie annuelle ou mensuelle), la série climatologique correspondante est ordonnée dans le sens des valeurs croissantes ; les 10% des valeurs les plus basses sont classées dans l'intervalle du décile 1, les 10% des valeurs suivantes dans l'intervalle du décile 2, et ainsi de suite jusqu'au décile 10 qui correspond au 10% des valeurs les plus élevées (extrêmement humide. tableau (01)

La méthode des déciles est sélectionnée comme une mesure météorologique de la sécheresse dans le système mis en place en Australie dans le cadre de l'Australien Drought Watch System. Il est relativement plus simple de calculer les déciles que d'estimer l'indice de Palmer relatif à la sévérité de la sécheresse (Palmer Drought Severity Index - PDSI) [Smith DI et al; 1993]. Le calcul des déciles nécessite tout de même une série de données pluviométriques relativement longue.

Tableau N ° 01 : classification de la sécheresse suivant les déciles

Décile Distribution Classification Décile 1-2 Très inférieure à 20% Très inférieure à la normale Décile 3-4 Inférieure à 20% En dessous de la normale Décile 5-6 Proche de 20% Proche de la normale Décile 7-8 Supérieure à 20% Au-dessus de la normale Décile 9-10 Très supérieure à 20% Très supérieure à la normale

I.2.4. sécheresse et aridité :

Un climat aride est caractérisé par la faiblesse des précipitations moyennes annuelles et par le fort déficit de celles-ci par rapport à l'évapotranspiration potentielle, opposé à un climat humide. L'aridité ne doit pas être confondue avec la sécheresse. L’aridité est un phénomène permanent alors que la sécheresse est un évènement temporaire.

L'aridité se manifeste surtout par ses conséquences : Edaphiques: extrême dénuement de la végétation, raréfaction des êtres vivants; Hydrologiques : faiblesse et irrégularité extrême des écoulements, dégradation fonctionnelle des réseaux hydrographiques; Géomorphologiques : processus d'érosion et pauvreté des sols...

1.2.4.1. Les indices de l’aridité :

Les climatologues et les géographes ont élaboré de très nombreux indices d’aridité. Les plus récent utilisent le bilan énergétique calculé à partir de l’insolation théorique ( radiation théorique : 1100kj/cm2/an) qui varie selon la durée d’insolation et l’incidence des rayons solaires. L’énergie reçue au sol doit tenir compte des pertes par diffusion au niveau des nuages et par réflexion à partir du sol. On peut citer, entre autre, l’indice radiatif (radiation nette / précipitations [Budyko MI.1974], et l’indice de xéricité( radiation globale/évapotranspiration potentielle) [Le Houérou HN ; 1989]. Le dryness ratio (rapport d’aridité) de Budyko-Lettau indique combien de fois la moyenne annuelle de la radiation nette est capable d’évaporer la moyenne annuelle de pluie. Il est de l’ordre de 2 à 7 en région semi-aride, de 7 en région aride et va jusqu’à 20en régions hyper-aride.

16 D’autres indices tiennent comptent de la valeur des éléments du climat prépondérant comme la pluie et la température parmi les quels l’indice de Martonne. Emmanuel Martonne, proposa, en 1923, un indice d'aridité I ; cet indice est calculé par la formule (I = P/T+10), où P est la hauteur moyenne des précipitations annuelles, et T la moyenne des températures annuelles. Plus la valeur de I est faible, et plus la station climatique considérée est aride. En fonction de cet indice, il est possible de distinguer trois types de régions :

• Dans les régions hyperarides, l'indice d'aridité est inférieur à 5. • Les régions arides sont celles où les valeurs de I sont comprises entre 5 et 10. • Les régions semi-arides ont des valeurs de I oscillant entre 10 et 20, sont des espaces de transition entre les régions arides et les régions subhumides voisines.

1.2.5. la désertification:

Qu'est-ce que la désertification? Cette question a reçu beaucoup de réponses de la part des nombreux scientifiques et organismes qui ont tenté de définir et de décrire le phénomène. Dans une revue de la littérature portant sur la désertification, Glantz et Orlovsky (1983) affirment avoir trouvé plus de 100 définitions du terme. Depuis sa vulgarisation par Aubreville (1949), le mot présente apparemment un dilemme conceptuel et descriptif aux chercheurs et aux organismes, qui ont chacun mis l'accent sur des aspects et des perspectives reliés à leur discipline ou à leurs intérêts institutionnels particuliers, et ont ainsi défini la désertification de différentes manières se rattachant chacune à un certain nombre d'importantes caractéristiques. Il en a résulté une grande diversité de définitions, comportant quelques contradictions, des malentendus, de la confusion, des déformations institutionnelles et professionnelles ainsi que des mythes quant à la nature du phénomène.

Dans sa forme originale présentée par Aubreville (1949), considéré comme l'auteur du terme, la désertification était présentée comme un processus de dégradation dû aux activités humaines qui transformait la forêt tropicale en savane et la savane en régions quasi désertiques. Depuis, d'autres auteurs ont donné des définitions qui considèrent le phénomène comme un processus évolutif (Rozanov, 1990), comme un événement ou comme la phase finale d'un processus de changement (Mainguet, 1991), ou comme une combinaison des deux. D'autres encore ont inclus dans leur définition un certain nombre de descripteurs destinés à indiquer la forme du changement (destruction du potentiel biologique de la terre, Nations Unies, 1977), sa localisation (ordinairement les terres sèches, CNUED, 1992), son caractère réversible (Nelson, 1990) et sa cause (activités humaines, Thomas et Middleton, 1994), la variabilité du climat (Tucker et al., 1991) ou à la fois le climat et les activités humaines, (CNUED, 1992).

Selon Warren et Agnew (1988), la sécheresse peut accélérer la dégradation des terres en réduisant l'apport en au dans un système déjà déséquilibré par suite d'une exploitation abusive. La dégradation des terres peut, à son tour, contribuer à la sécheresse par des mécanismes de rétroaction mettant en jeu l'albédo de la surface, l'humidité du sol et peut-être la poussière.

La réalité, par conséquent, c'est que la désertification n'est pas un événement nouveau postérieur à la sécheresse sahélienne de 1970, mais un phénomène qui remonte à des siècles. Ce qui est nouveau, c'est sa conceptualisation et sa vulgarisation.

En Algérie plusieurs séminaires et rencontres sur la désertification ont eu lieu. Des actions comme abri du barrage vert avaient pour but de freiner l’avancement du désert. Pour plusieurs auteurs, il existe un lien entre la désertification et la sécheresse. La sécheresse favorise le processus d’érosion des sols, ce dernier peut amplifier les effets de la désertification. La désertification a des conséquences bien connues comme le changement d’albédo qui favorise la formation des mouvements de subsidences. Ces mouvements descendants empêchent la formation des nuages, et accentuent la persistance de la sécheresse. 1.2.6. les causes de la sécheresse : 17

On sait que la formation des précipitations nécessite la présence de plusieurs conditions comme la vapeur d’eau (humidité), les noyaux de condensation et un système de circulation qui permet et favorise la condensation et donc la formation de nuages et des précipitations. En général, la sécheresse se produit en l’absence de l’une de ces conditions. Mais, il existe des détails qui ne sont pas toujours loin de ces conditions. Pour cela, il y a plusieurs travaux et études qui sont faites, elles concernent différentes régions du monde.

Dr Lamb dans sa recherche sur les causes possibles de l’occurrence de la sécheresse au Maroc entre 1979 et 1980, et qui a affecté en réalité une large partie du bassin occidental de la Méditerranée, a identifie des corrélations acceptables entre l’indice de l’ONA et celui des précipitations.

Une autre étude menée par Nicholls (1985) a donné une relation entre le phénomène ENSO et la sécheresse en Afrique sahélienne . Pour l’Algérie, les travaux antérieurs( Matari et al, 1995) ont montré que la sécheresse qui est observée durant les vingt dernières années particulièrement dans la région ouest est également influencée par le phénomène ENSO. Durant cette période le phénomène EL NINO a été plus fréquent que par le passé, il a été observé plus de 5 fois depuis le début de la décennie 70 .

Budyko, (1977) a répertorié l’influence de l’homme au cours de son activité industrielle et agricole . Cette influence de l’homme sur la couverture végétale peut changer les propriétés du sol (humidité du sol, rugosité…).par suite de l’extension des surfaces irriguées qui évolue avec l’accroissement de la population, le bilan hydrologique soit modifie. A ceci on peut ajouter le changement d’albédo dû à l’activité agricole.

Après avoir citer quelques exemples d’étude, on peut définir maintenant quelques termes utilisés par certains auteurs.

1.2.6.1. Le phénomène ENSO :

Le sigle ENSO signifie « el nino-southern oscillation » . El nino est une anomalie climatique qui se produit tous les trois à quatre ans dans l’océan pacifique et qui peut s’accompagner de violentes perturbations météorologiques. L’oscillation australe « southern oscillation » est une bascule de pression équatoriale entre le pacifique ouest et le pacifique central « la pression est normalement très élevée dans le pacifique central que dans le pacifique ouest, mais cette différence s’inverse certaines années.

Le terme el nino signifie «le petit garçon » qui fait référence à l’enfant jésus, à cause de son apparition autour de Noël ; il est observé depuis plus d’un siècle par les pêcheurs sud-Américains qui ont remarqué l’apparition d’eaux chaudes dans l’est du pacifique le long de la cote de l’équateur et du Pérou. Ce phénomène océanographique présente une accumulation d’eaux chaudes qui se déplace de l’Australie occidentale vers les côtes du Pérou.

Les eaux chaudes ont pour effet un dégagement de chaleur et d’humidité d’où des tempêtes et des précipitations torrentielles plus fréquentes sur ces pays normalement arides(Pérou…). La phase inverse du phénomène el Nino est appelée la nina. Cette dernière est caractérisée par une masse d’eau plus froide que d’habitude apparaître au large de l’Amérique du sud, ceci a comme conséquence les sécheresses en Amérique de sud et des précipitations diluviennes, même des inondations en Australie.

D’après plusieurs chercheurs les effets d’elnino peuvent se répercuter sur n’importe quelle région du globe . Le déplacement des eaux chaudes du pacifique Ouest (Australie Indonésie) vers le pacifique est entraîne d’importantes modifications dans la répartition des pluies sur ces régions du monde. C’est

18 ainsi que l’Indonésie, l’Australie et l’Inde doivent une ou deux fois par décennie faire face à des cruelles sécheresses. Pendant ce temps les côtes du Pérou, du Chili, de la Bolivie et du Brésil se trouvent sous des pluies lourdes et même des inondations.

1.2.6.2. L’oscillation nord atlantique (ONA):

L'oscillation nord-atlantique (ou North Atlantic Oscillation en anglais, d'où le sigle NAO), c'est un phénomène atmosphérique et océanique, qui concerne principalement l'Atlantique Nord. On parle d'oscillation parce qu'il y a un va-et-vient dans la direction nord-sud, d'air entre les régions de Ponta Dalgada (Açores) et Akureyri (Islande). Ce va-et-vient de masse a pour conséquences :

Des changements de la pression au sol, donc de l'intensité et de la position de l'anticyclone des Açores et des dépressions d'Islande. De cette façon quand la pression est plus élevée dans la ceinture subtropicale, elle est moins élevée au pôle, et réciproquement (phénomène de balançoire) ;

Des variations des vents d'ouest moyens ;

Des influences sur le climat (températures, précipitations) tout autour du bassin atlantique, et tout particulièrement sur l'Europe.

1.2.7. L’impact de la sécheresse:

La sécheresse a de profonds retentissements. Elle affecte nos vies en exerçant des contraintes sur l'approvisionnement en eau en dégradant l'environnement et la santé humaine par la mauvaise qualité de l'eau, en intensifiant l'érosion du sol et en portant préjudice à l'économie du fait de la réduction de la capacité de production agricole.

1.2.7.1. Problème d’approvisionnement en eau :

En période de sécheresse, la demande en eau tend à augmenter. L'approvisionnement hydrique à usage domestique se pose en terme de quantité et de qualité.

D’après les statistiques de 1994-1995, la ressource en eau mobilisable en Algérie est de 14.43 Km 3/an . Cette valeur est inférieure à la normale si on considère la capacité de mobilisation des ressources en eau pour la majorité des pays de la méditerranée qui ont une population légèrement supérieure, et même inférieure que celle de l’Algérie. Cette situation a entraîné des restrictions et des coupures dans l'approvisionnement en eau potable, dans de nombreux noyaux urbaines surtout les grandes villes comme Oran et Alger. Ces restrictions sont devenues de plus en plus sévères suite à la persistance de la sécheresse des deux dernières décennies.

1.2.7.2. La surexploitation des aquifères :

En Algérie, la demande en eau et la sécheresse associées ont causé une diminution de la ressource en eau souterraine. La pénurie de ressources hydriques superficielles a entraîné, pendant les dernières années, une exploitation intensive des nappes souterraines surtout à usage agricole, ce qui a produit de fortes baisses de niveaux phréatiques.

19 1.2.7.3. Effets sur le sol :

Une sécheresse prolongée a des répercussions néfastes sur les sols. Le dessèchement de la réserve hydrique donne lieu à l'accentuation de l'érosion éolienne qui engendre la perte de la fertilisation des sols.

Le dessèchement des sols s'accompagne aussi par des phénomènes de salinisation de la couche arable par effet de remontée capillaire. Les sels déposés détruisent la structure des sols. Ces aspects ne sont pas négligeables dans les sols algériens.

1.2.7.4. Impact sur le secteur agricole et l’élevage :

L'agriculture est une activité humaine extrêmement sensible aux aléas du climat. Des phénomènes climatiques extrêmes tels que les gels hâtifs et tardifs, les pluies excessives et les inondations représentent une sérieuse menace pour la production agricole. Cependant, aucun phénomène n'a été plus dévastateur à grande échelle que la sécheresse en Algérie, qui entraîne des pertes directes sur la production agricole.

Outre la réduction des rendements, les sécheresses prolongées entraînent une multitude d’autres effets comme, la réduction de la pâture et le tarissement des points d'eau d'abreuvement du cheptel. Les conditions de sous alimentation du cheptel accentue sa mortalité surtout s'il est mal structuré.

1.2.7.5. Impact sur la santé humaine:

En réduisant les productions agricoles et animales et donc le taux de couverture des besoins nutritionnels de l'homme, la sécheresse provoque une sous-alimentation qui est la cause d'une faible résistance aux maladies, et d'une mortalité importante notamment chez les enfants et les personnes âgées; par exemple on estime qu'en Inde les famines dues à la sécheresse ont provoqué 1.5 millions de morts. En relation avec l’évolution de la population et la pénurie de la ressource en eau, les maladies à transmission hydriques deviennent un risque majeur.

I.2.8. la sécheresse en Algérie :

Plusieurs travaux sur la pluviométrie de l’Algérie ont été menés depuis le dernier siècle, mais la plupart d’entre eux en font une analyse superficielle sur quelques stations en se basant sur le calcul de la moyenne. Ce n’est qu’on 1946 grâce aux travaux de Seltzer sur le climat de l’Algérie qu’une analyse détaillée sur la pluviométrie est établie.

En Algérie, en considérant les stations du nord A.Demmak et al, (1994) par une méthode comparative des moyennes(1974/1992 par rapport à celle de Chaumont 1913/1963) et à la moyenne de longue durée (1922/1992), ont constaté que l’ampleur du déficit pluviométrique de la dernière période 1974/1992 s’intensifie d’est en ouest. ils mettent en évidence la tendance à la sécheresse des vingt dernières années et font apparaître des sécheresses analogues durant les années 1913 et1940.

Farmer et Wigly (selon Kadi 1992) donnent l’évolution d’un indice de sévérité de la sécheresse sur la même région et relèvent l’occurrence de sécheresse sévères et généralisés durant des années très isolées : 1937, 1961,1970.

Matari et Douguédroit (1993) appliquent une analyse en composantes principales avec rotation Varimax sur deux réseaux et sur deux périodes différentes ; ils ont abouti à une division régionale de l’ouest Algérien pour une analyse spatio-temporelle de la pluviométrie. Les auteurs ont remarqué que la sécheresse des années 40 est principalement due à une baisse de pluie de printemps et que celles des années 80 à une baisse de pluie d’hiver.

20 Meddi et Humbert (2000), a partir d’une étude sur la sécheresse ont constaté qu’un déficit pluviométrique apparaît à partir de 1970, et persiste encore actuellement. Ce déficit génère un grave problème d’ordre économique et social, compte tenu de la pression croissante qui exerce sur la ressource en eau (alimentation en eau potable, irrigation….).

Cette synthèse bibliographique montre l'importance du phénomène étudié et combien la communauté scientifique s'intéresse à la sécheresse, principalement aux indicateurs de sécheresse comme éléments essentiels pour la gestion de la pénurie d'eau . Les risques de sécheresse ainsi que la préparation et l'élaboration des plans d'intervention pour la réduction des impacts potentiels de la sécheresse ont retenu l’attention de plusieurs chercheurs.

CHAPITRE II : ETUDE D’HOMOGENIETE DES DONNEES

II .1. Introduction :

Pour un bassin versant donné ou une région donnée, les stations pluviométriques fournissent des mesures ponctuelles. Elles sont installées dans des conditions propres et forment le réseau d’observation. Les données relatives aux stations sont d'une haute importance pour les statistiques climatiques, la planification, la gestion des ressources et les projets de construction.

La représentativité des précipitations par les mesures est fonction du réseau d'observation. Plus celui-ci est dense, meilleure est l'information et plus l'ensemble des mesures est représentatif de la lame d'eau tombée sur une surface donnée. Cependant le réseau est le résultat d'un compromis entre la précision désirée et les possibilités ou charges d'exploitation. Le réseau devra donc être planifié.

L'hydrologue devra donc faire appel à son expérience de terrain pour planifier un réseau. Il tiendra compte du relief et du type de précipitations (frontales, orographiques, convectives). Il s'assurera également des facilités d'accès, de contrôle et de transmission des informations par télétransmission : téléphone, satellite, etc.. II .2. Contrôle des données : Avant de pouvoir exploiter les données et bien qu’elles soient dans un format adéquat, il importe de contrôler la fiabilité et la précision de ces dernières. Le contrôle de la validité des données d’observation est un travail préalable indispensable à toute analyse correcte malgré les nombreux contrôles manuels intervenant dans la chaîne de traitement des données climatologiques.

Après un contrôle très souvent manuel au niveau de la station les documents sont de nouveau contrôlé au service central. On constate encore des erreurs de nature fort différentes et qui sont susceptibles d’être commises. Elles sont dues au capteur mal entretenu et à des erreurs de transcription des données du carnet d’observation sur les CRQ (compte rendu quotidien) ; Des CRQ sur les TCM (tableaux climatologiques mensuels) ou sur support informatique. Pour les stations bénévoles, il existe par contre un TCM réduit. Il existe deux types d’erreurs :

Les erreurs aléatoires (accidentelles):

21 Elles affectent la précision des données, Ce type d'erreur est dû à des raisons nombreuses et variées, généralement inconnues, affectant différemment chaque mesure individuelle. Ces erreurs étant inévitables, il faut en estimer l'importance afin de pouvoir en tenir compte lors de l'évaluation de l'incertitude finale.

Les erreurs systématiques:

Elles affectent la fiabilité des données, La différence entre la vraie valeur et la valeur mesurée, si elle existe, est alors due à une erreur systématique. L'origine des erreurs systématiques est le plus souvent liée à la calibration de l'appareil de mesure qui n'est pas parfaite ou à un phénomène extérieur qui perturbe la mesure (erreur d'appareillage, changement d'observateur…).

Le contrôle manuel est basé sur l’expérience du correcteur par contre le contrôle automatique à pour but de trier les données en deux catégories :

Données considérées comme correctes. Données considérées comme douteuses.

Il permet aussi de vérifier la concordance des résumés obtenus sur machines avec les résumés rédigés en amont (avant traitement). On considère (03) type de procédure de contrôle: les contrôles de cohérence interne, contrôles de cohérence temporelle et le les contrôles de cohérence spatiale.

2.2.1. Les contrôles de cohérences internes :

Ils ont pour but de déceler les contradictions qui peuvent exister entre plusieurs paramètres d’une même observation.

2.2.2. Les contrôles de cohérences temporelles :

Ils ont pour but de vérifier la vraisemblance des variations dans le temps d’un paramètre météorologique à une station. Ce contrôle temporel n’est possible que pour les éléments ayant une variabilité diurne comme la température.

2.2.3. Les contrôles de cohérences spatiales :

Ils ont pour but de vérifier la vraisemblance des écarts entre les valeurs d’un paramètre mesuré à des stations voisines.

Comme chacun le sait, toute étude climatologique ou hydrologique nécessite des séries de données régulières continues et de longue durée ; l’application des méthodes statistiques sur ces séries impose un certain nombre de conditions entres autres.

Continuité des observations dans le temps. Pérennité des méthodes d’observations.

L’historique du réseau climatique de l’ANRH et de l’ONM montre que la longueur des séries est inversement proportionnelle à leur nombre. Nous ne disposons que de successions de séries de courte durée et ce pour plusieurs raisons dont les plus importantes sont :

Les déplacements de certaines stations. La fermeture de certaines autres. L’implantation récente de nouvelles stations.

22 II.3. choix des stations :

Pour pouvoir sélectionner un réseau de station, nous avons commencé par relever sur l’historique les stations couvrant l’Ouest algérien. Cet historique montre que les premières observations existent depuis 1870 comme par exemple à Oran.

2.3.1. Choix de la période d’étude :

Nous avons été confrontés au choix d’un réseau avant les années 60 ou un réseau généralement différent après 1968. Parce que après 1962 date à laquelle l’Algérie a eu son indépendance la plus part des observateurs et des techniciens qui étaient d’origine européenne ont quitté l’Algérie en masse. Ceci à paralysé le fonctionnement du réseau météorologique dans toute l’Algérie. Donc il fallu atteindre la fin de la décennie soixante pour que le réseau commence à se stabiliser. Pour une raison d’actualisation nous avons opté pour la période 1968-1998.

2.3.2. Choix des stations :

Le volume d’informations pluviométriques recueillies dans cette région est constitué d’une quarantaine de stations réparties de façon plus au moins uniforme. Malheureusement on n’a pas pu retenir que( 23 ) postes qui ont fonctionné sans arrêt depuis 1968. Les stations ont été retenues pour la période 1968 à 1998 soit 30 ans, car malheureusement la plupart des postes retenus en premier lieu ont été soit fermés au cours de la période considéré soit exploités bien après 1968. Deux critères nous ont alors permis de sélectionner les stations choisies. Nous avons retenu seulement les stations possédant une série de données la plus complète possible. Nous avons conservé une répartition géographique de ces stations de manière à couvrir la plus grande superficie de l’Ouest algérien.

En dépit de ces choix, plusieurs stations présentaient quelques lacunes. Les stations retenues sont représentées dans le tableau (annexe 01), et sur la carte de la figure n° 07.

N Mosta Mer Méditerranée Reliz Oran Ferm-b Fergo Ham-B Cheur Masca Bakha Ainte Oued-S Bouhan Ain-Fe Sidi-b Souge Ghaza Fren Telem Ain-ke Saida Maghn Beni-b Sebdo 0 50 km

Figure n ° 7 : localisation des stations retenues.

23 2.3.3. Critique visuel des données disponibles :

Tout d'abord, nous avons délimité notre étude sur les totaux annuels de septembre à mai a cause de deux points :

• La saison d’été, période des vacances de la plus part des observateurs ce qui a engendré top de lacunes dans les séries. • Le cycle végétatif du blé s’étend de septembre à mai.

L'examen visuel des totaux annuels pour la même période 68-98 de toutes les stations montre que quelques séries sont affectées par un manque d'homogénéité ou par des lacunes. Nous citons à titre d'exemple:

La station de Tlemcen :

Présente une différence dans l’ordre de grandeur des observations, donc on a admit, que ces observations n'appartiennent pas à la même station, ce qui implique peut être la provenance des données de deux stations différentes Zenetta et saf-saf..

La station de Ain Fekkan :

Elle possède aussi des données incertaines entre les années 68-71 ; ces trois premières valeurs ont un grand écart par rapport au reste de la série.

La station de Saida :

Présente deux valeurs successives semblables (l'année 87-89) ce qui paraît douteux.

La station de Ain kermes :

Elle présente des lacunes entre les années 68-77. Ces dernières provenant de l’instabilité de fonctionnement de la station entre ces deux années et du changement de site de cette dernière. Bien que cette station soit plus lacunaire que les autres, Sa position géographique dans une zone dégarnie de station, nous a dicte son choix.

2.3.4. Estimation des données manquantes :

On peut estimer les données manquantes ou erronées à une station à partir des valeurs provenant des stations voisines soumises aux mêmes conditions climatiques et situées dans la même zone géographique. Trois méthodes sont proposées pour la restitution des données pluviométriques :

- Remplacer la valeur manquante par celle de la station la plus proche ; - Remplacer la valeur manquante par la moyenne des stations voisines. Cette méthode est utilisée lorsque les précipitations moyennes annuelles de la station à compléter ne diffèrent pas de plus de 10% des précipitations moyennes annuelles aux stations de référence.

- Remplacer la valeur manquante par la méthode de régression. Pour que cette méthode soit efficace, il faut que la régression soit linéaire et que le coefficient de corrélation soit élevé. En ce qui concerne la linéarité, elle peut être vérifiée dès le début à l’aide d’un graphique en portant sur les coordonnées les deux stations à comparer. Ces stations doivent présenter au mois une dizaine de valeurs comme dans une région ou les fluctuations d’amplitudes sont très différentes.

24 Dans notre étude, nous avons utilisé la méthode de régression pour reconstituer les lacunes des stations mentionnées auparavant.

II.4. Etude d’homogénéité des séries :

La question de l’homogénéité ou de la non homogénéité des observations est un problème important, compte tenu des conséquences que peut entraîner l’utilisation de séries non homogènes, considérées en fait comme homogènes. Une série est dite homogène si les observations qui la composent ont été observées de la même façon et sont issues de la même population. Pour les statisticiens, la série de données est dite homogène si les propriétés statistiques de l’erreur de mesure affectant ces données sont restées invariables au cours de la période d’observation.

D’une façon générale les éléments climatiques dans le temps ne se produisent pas de la même façon et la sérié correspondante n’est pas purement stationnaire.

Les causes perturbatrices les plus courantes de l’homogénéité des observations sont :

• Le mauvais état ou la défectuosité d’appareils de mesures. • Un changement d’observateur. • Le déplacement de la station (différences topographiques). • Le changement de type d’appareils, de leurs conditions d’installations (hauteur au-dessus du sol).

L’utilisateur des données doit connaître l’historique des stations d’observations ce qui permettra d’expliquer les causes de l’hétérogénéité lorsqu’elle existe. Cet historique comprend le nom de la station, les coordonnées, les périodes et le personnel d’exploitation et les détails sur son équipement.

Les séries de données de nos stations, comme nous venons de l’évoquer précédemment sont le plus souvent hétérogènes. Ceci, nous a obligé de faire une étude d’homogénéité de ces dernières.

Dans cette optique, nous avons essayé tout d’abord de ne pas soumettre les séries des barrages à cette étude du fait de leur régularité. Les stations concernées sont : Bakhada barrage, barrage Bouhanifia, barrage Cheurfas, barrage Beni-Bahdel, barrage Fergoug ; Ceci nous a été également dicté par le manque de station de référence.

Avant d’aborder l’étude de l’homogénéité de nos séries et donner les résultats nous allons présenter la méthode traitant cette question. Il existe des tests graphiques et numériques comme par exemple :

2.4.1. Le simple cumul :

Le principe consiste à cumuler les valeurs annuelles observées de chaque paramètre à traiter ; une fois que les valeurs sont cumulées, il faut les mettre en ordonnées et le temps en abscisse. A partir de cumuls en fonction du temps on dispose d’un nuage de points, ces derniers fluctuent autour d’une droite. Si on constate une cassure de la droite on conclut que la série correspondante présente une tendance, des observations erronées ou des valeurs exceptionnelles. Lorsque la cassure est nette on peut par simple lecture sur le graphique déterminer l’époque ou s’est manifestée la tendance et contrôler dans les documents les causes de cette tendance.

25 La méthode du simple cumul ne permet pas de différentier dans le cas où l’on observerait une tendance, celle qui est propre à la station (hétérogénéité) d’une tendance climatique. Nous avons relégué ce test de notre étude, pour cette raison.

2.4.2. Le double cumul :

Le principe est le même que celui que nous avons décrit précédemment seulement la droite des cumuls n’est plus obtenue en fonction du temps mais en fonction d’une deuxième station de la même région, qu’on appellera station de référence, cette dernière devra être homogène dès le départ.

La similitude de comportement des deux stations se traduit par un quasi alignement des points représentatifs ; Une déviation de comportement d’une des deux séries (stations) va se traduire par un nouvel alignement le long d’une droite différente de la première. Les stations de référence considérées sont celle des stations de barrage, car les techniciens de l’ANRH confirment l’homogénéité de ces stations. La station d’Oran Es senia est aussi considérée comme une station homogène. Cette méthode est particulièrement utilisée pour tester l’homogénéité et détecter l’époque de la tendance de quelques stations de la région d’étude.

2.4.3. Méthode des résidus (Bois, 1972) :

L’étude de l’homogénéité des séries par la méthode du double cumul est généralement confronté au manque de tests statistiques valables pour préciser la signification des cassures apparentes. P.Bois a suggéré une méthode basée sur le cumul des résidus i . Une rupture peut exister à une certaine date ou entre deux époques si ce cumul est trop grand ; le problème revient à rechercher une courbe de contrôle telle que tout dépassement amène à repousser l’hypothèse d’homogénéité de la série, avec un seuil de confiance choisie ; P.Bois a montré que la courbe de contrôle est une ellipse d’équation :

2 ini )( 1 rsty i y n 1 2

2 ini )( 1 rs Ou y n 1 est la variance des résidus.

Ces résidus étant déterminés par la relation suivante :

sy ryy xx )( ii s i x

i :est donc la différence entre la valeur observée et la valeur donnée par la régression linéaire de Y en X.

t 2 : la variable de student.

s y : l’écart type de Y.

sx : l’écart type de X.

x : la moyenne de X. 26 y : la moyenne de Y.

nous avons pris quatre stations de référence pour les deux méthodes(double cumul et bois) :

• Barrage de Beni-Bahdel pour tester l’homogénéité des stations voisines (Maghnia, Ghazaout, Tlemcen et Aintemouchent) • Barrage de Bouhanifia pour tester l’homogénéité des stations de Mascara, Ferme blanche, Sidi belabess et Ain fekkan. • Barrage de Bakhada qui a une bonne corrélation avec la station de Ain Kermes, de Relizenne et de Frenda. • Barrage d’Oued Sarno pour tester l’homogénéité de la station de Hammam Bouhdjar.

N.B : le choix des stations de référence est basé sur la bonne corrélation entre les stations à tester et ces dernières.

2.4.4 Analyse des résultats :

2.4.4.1. Méthode du double cumul :

La méthode de double cumul a donnée les résultats suivants : Lorsqu’on considère la station de barrage Beni-Bahdel comme une station de référence. L’examen des graphiques des doubles cumuls figures 8 et 9, montre que le tracé obtenu entre Ghazaout et Beni-Bahdel ne présente aucune cassure ce qui signifie que les données de cette dernière sont fiables, ce qui n’est pas le cas pour les stations de Maghnia, de Tlemcen et de Sebdou. La station de Maghnia présente une cassure entre le début des observations et l’année 1975 avant l’ouverture de la station principale dont les observations débutèrent à partir de 1976. Ceci montre que durant cette période les précipitations sont inférieures par rapport à la nouvelle station. Pour la station de Tlemcen la cassure devient apparente durant les trois derniers points, par contre pour la station de Sebdou la cassure se trouve entre 1968 et 1979.

De ce fait, nous avons corrigé les valeurs aberrantes mises en évidence par ce test pour homogénéiser les séries des trois stations. Dans cette optique nous allons citer à titre d’exemple la correction des données de la station de Maghnia (figure.14), le reste des résultas est regroupé dans l’annexe (02).

En prenant la station du barrage de Bouhanifia comme station de référence les résultats sont représentés sur les figures (10,11 ); D’après ces dernières on peut considérer les stations de Mascara et de Sidi Bel Abess comme homogènes. Mais les deux autres stations à savoir Ferme Blanche et Ain Fekkan présentent des valeurs incertaines qui seront corrigées par la suite( figure en annexe 02).

La figure n 12, montre que la station de Hammam Bouhdjar est homogène en utilisant la station du barrage d’oued Sarno comme station de référence.

De la figure n013, nous voyons que les données des stations de Relizane et d’Ain Kermes sont d’une fiabilité acceptable. Par contre, la station de Frenda présente une déviation apparente à la droite d’ajustement dans les premières années ce qui nous a obligé de faire une correction des données.

Pour la correction des données de toutes les séries hétérogènes; Par exemple la station de Maghnia nous avons déduit l’équation de la droite traversant les points de double cumuls entre les deux stations (Maghnia et Beni-Bahdel), après nous avons introduit dans cette équation les valeurs de la station de référence qui coïncident avec les observations aberrantes de la station à tester. Le tableau 02, met en évidence les données corrigées de la station de Maghnia.

Tableau n° 2: résultats de correction des données de la station de Maghnia.

Les années Les données de base Les données corrigées 1968/1969 4160 4108 1969/1970 4319 4260 1970/1971 4120 4797 1971/1972 4699 5343 1972/1973 6177 5706 1973/1974 7212 4087 1974/1975 6541 3992

méthode du double cumul entre maghnia et Bbeni-bahdel double cumul entre les stations(Ghazaout et Bbeni-bahdel)

120000 100000

100000 80000

80000 60000

60000 40000

40000 20000

20000 station de maghnia la station de de Ghazaout la station 0 0 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 station de beni-bahdel la station de Beni-Bahdel

Figure n ° 08: la méthode du double cumuls (Maghnia,Ghazaout) la station du barrage de Beni-Bahdel comme station de référence.

double cumul entre Tlemecen et Beni-Bahdel double cumul entre Sebdou et Beni-Bahdel

160000 120000

140000 100000

120000 80000 100000

80000 60000

60000 40000

40000

station de sebdou station de 20000 20000 station de Telemecen 0 0

0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 station de Beni-Bahdel station de Beni-Bahdel

Figure n ° 09 : la méthode du double cumuls entre(Tlemcen,Sebdou) et la station du barrage de Beni-Bahdel comme station de référence.

28 la méthode du double cumul entre Ain Fekkan et Bouhanifia double cumul entre Ferme Blanche et Bouhanifia

100000

80000 80000

60000 60000

40000 40000

20000 20000 la station de Ain Fekkan

0 Blanche Ferme station de la 0 0 20000 40000 60000 80000 100000 0 20000 40000 60000 80000 100000 la station de Bouhanifia la station de Bouhanifia

Figure n ° 10 : la méthode du double cumuls entre (Ain Fekkan, Ferme Blanche) et la station du barrage de Bouhanifia comme station de référence.

double cum ul entre Sidi bel Abess et Bouhanifia double cumuls entre Mascara et Bouhanifia

120000 100000

100000 80000

80000 60000 60000

40000 40000

20000 20000 la station de Mascara la station la station de Sidi bel Abess

0 0 0 20000 40000 60000 80000 100000 0 20000 40000 60000 80000 100000 la station de Bouhanifia la station de barrage Bouhanifia

Figure n ° 11 : la méthode du double cumuls entre (Sidi Bel Abess, Mascara) et la station du barrage de Bouhanifia comme station de référence.

120000 double cumuls entre Oued sarno et de Hammam Bouhdjar Ain Kermes 120000 Relizenne 100000 Frenda 100000 80000 80000

60000 60000

40000 40000

20000 20000

0 0 la station de Hammam Bouhjar Hammam de station la 0 20000 40000 60000 80000 100000 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 les des totauxcumuls les pluviométriques la station de barrage Oued Sarno barrage Bakhada

Figure n ° 12 : la méthode du double Figure n ° 13 : la méthode du double cumuls cumuls entre (Hammam Bouhdjar) la prenant la station du barrage de Bakhada comme station du barrage d’Oued Sarno comme station de référence. station de référence.

29 la méthode du double cumuls entre Maghnia corrigée et Beni-Bahdel

120000

100000

80000

60000

40000

20000 la station de Maghnia de station la

0 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 la station de Beni-Bahdel

Figure n ° 14 : la méthode du double cumuls entre (Maghnia corrigée) et la station du barrage de Beni-Bahdel comme station de référence. 2.4.4.2. Ellipse de bois :

La méthode du cumul des résidus a été appliquée à un seuil de signification de 0.05 aux mêmes stations précédentes avec les mêmes stations de références. Les résultas de cette méthode ont une bonne concordance avec ceux trouvés par la méthode du double cumul. (Figure en annexe. 03).

Tableau n ° 03 : résultats de l’analyse des stations par la méthode de Bois.

Nom de la station de Nom de la station à tester Remarques référence Ain Temouchent Barrage de Beni-Bahdel Homogène.

Maghnia Barrage de Beni-Bahdel Une légère hétérogénéité

Ghazaout Barrage de Beni-Bahdel Homogène.

Tlemcen Barrage de Beni-Bahdel Une hétérogénéité dans les dernières années. Sebdou Barrage de Beni-Bahdel Homogène.

Relizane Barrage de Bakhada Plus ou moins homogène.

Frenda Barrage de Bakhada Hétérogène avant 1975.

Ain Kermes Barrage de Bakhada Homogène.

Hammam Bouhdjar Barrage d’Oued Sarno Une légère hétérogénéité entre 1985 et1988. Mascara Barrage de Bouhanifia Légère hétérogénéité entre 1983-1990. Ain Fekkan Barrage de Bouhanifia Hétérogène pendant les premières années. Sidi bel Abes Barrage de Bouhanifia Homogène.

Ferme Blanche Barrage de Bouhanifia Hétérogène entre 1968 et1972.

La première chose qui frappe notre tableau de données constitué par les stations est l’existence de poste à faible et forte pluviométrie; c’est pourquoi la première opération consiste à centrer et à réduire le tableau. On suppose que la matrice (tableau) centrée réduite est Y.

⎡Y11.....Y1J ...... Y1P ⎤ ⎢. . ⎥ Y ⎢ ⎥ ⎢. . ⎥ ⎢ ⎥ Y ....Y .....Y ⎣ N1 NJ NP ⎦

Remarque : Le tableau centré et réduit possède (02) propriétés particulières. La somme de tous les individus est nulle donc la moyenne est nulle. La somme des carrés de tous les individus est égale au nombre de ces individus (n) donc l’écart type est égal à 1.

3.2.2.1. calcul de la matrice VARIANCE-COVARIANCE :

Le produit y*y nous donne une matrice V appelée variance-covariance. Qui est dans notre cas la matrice de corrélation. Cette matrice étant symétrique de dimension (p.p). V − λ I Le calcul des valeurs propres consiste à trouver les racines du polynôme I =0 I : la matrice unité V : matrice variance-covariance. λ I : les valeurs propres. Pour trouver les vecteurs propres C J de la matriceV , il suffit de résoudre l’équation suivante ⎛C ⎞ ⎜ J1 ⎟ ⎜C J 2 ⎟ λ → C ⎜. ⎟ 1 J ⎜ ⎟ ⎜. ⎟ ⎜ ⎟ C V * C J = λI * C J Pour ⎝ JN ⎠

3.2.2.2. Détermination des composantes principales: Pour déterminer les C.P il suffit de transformer la matrice V en une autre matrice ψ tel que ψ = c′j .y c′j : Matrice des vecteurs propres transposés. ψ : Matrice des composantes principales. Remarque : La première composante principale absorbe ou rend compte de la plus grande proportion de la variation totale. Les autres composantes ont une partie explicative dégressive.

3.2.2.3. Corrélation entre les variables d’origine et les composantes :

La corrélation entre une composante principale δ j et une variable yi appelée saturation.

(cov arianceδ j , yi ) / var ianceδ j var iancey i ce qui s'écrit pour l'ensemble des y i et des δ j

−1 −1 2 2 R(δ, y) = Dλ C′D V

D λ : La matrice diagonalisable des valeurs propres.

D V : La matrice diagonalisable des vecteurs propres 3.2.3. Nombre d’axes à retenir : Plusieurs méthodes existent pour limiter le nombre de composantes principales à retenir. Entre autre on peut citer les tests empiriques suivants : • on peut ne retenir que les valeurs propres les plus grandes dont la somme représente un certain pourcentage de la variance totale. • Kaiser propose de ne retenir que les composantes principales dont les valeurs propres sont supérieures à 1. • Une méthode graphique permet de limiter le nombre de composantes à retenir, sur un graphe, donnant le numéro d’ordre des composantes principales en fonction de leur pourcentage des variances expliquées ; le point d’inflexion de la courbe obtenue permet de fixer le choix des composantes à retenir.

3.2.4. L’A.P.C sans rotation : Le maximum d’information se trouve dans la 1ere composante. Cette dernière décrit l’effet de masse. La majorité des stations ont tendance à décrire un ensemble commun. Par contre les deux composantes, la 2eme et la 3eme ont tendance à différencier les stations les plus lointaines et elles sont moins informatives. 3.2.5. L’A.C.P avec rotation : Elle permet d’améliorer l’interprétation des résultats par une transformation linéaire des composantes principales. La méthode utilisée est du type Varimax reconnue comme étant la méthode la plus utilisée des rotations orthogonales ; elle permet de maximiser les informations à l’aide des résultats des coefficients de saturation et aussi de mieux différencier les régions par groupes de stations. 3.3. analyses des résultats: En vue d’étudier la régionalisation des précipitations de la région d’étude, une A.C.P a été appliquée aux totaux annuels sans la saison d’été, sur la période choisie auparavant, c’est à dire 1968 à1998. Notre fichier est donc formé d’une matrice de 23 stations soit 690 valeurs. Les résultats de l’A.C.P, avant et après rotation Varimax, sont représentés dans les tableaux (04,05). Le choix du nombre des composantes a été fixé à 3 en se basant sur le critère d’une valeur propre supérieure ou égale à 1. La figure (15) donne la répartition des différentes valeurs propres, ce choix est en accord avec l’autre critère cité antérieurement c’est à dire le point d’inflexion de la courbe.

Le calcul des communautés montre que chaque station est représentée par une composante principale.

Figure n ° 15 : courbe informative des valeurs propres. 3.3.1. L’A.C.P sans rotation : Tableau n ° 04 : matrice des saturations de chaque composante(A.C.P sans rotation ) 1ère composante 2ème composante 3ème composante stations ψ 1 ψ 2 ψ 3 Ain Temouchent 0.865 0.183 0.231 Oran 0.841 0.221 0.135 B. Beni-bahdel 0.840 -0.323 0.232 B. Bakhada 0.825 -0.030 -0.413 B. Cheurfas 0.872 0.048 0.075 Ferme Blanche 0.834 0.092 -0.024 B. Bouhanifia 0.959 -0.037 0.026 Maghnia 0.786 -0.365 0.135 B oued Sarno 0.772 0.308 0.174 Ghazaout 0.683 -0.473 0.343 Sebdou 0.882 -0.193 0.065 Tlemcen 0.748 -0.467 0.246 Ain Fekkan 0.810 0.033 0.101 B. Fergoug 0.862 0.115 0.115 Relizane 0.789 0.148 -0.120 Frenda 0.719 -0.030 -0.309 Sidi Bel Abess 0.889 0.164 0.041 Hammam Bouh 0.709 0.443 0.264 Mascara 0.926 0.209 0.002 Sougeur 0.724 -0.110 -0.457 Ain kermes 0.678 -0.359 -0.438 Saida 0.753 -0.097 -0.363 Mostaganem 0.730 0.386 -0.277 Variance expliquée par les 15.010 1.510 1.367 cp

Pourcentage de la variance totale 65.3% 6.6% 6% expliquée par les cp 34

Le tableau n°4, montre que la première composante, à elle seule, explique 65.3% de la variance totale, il faut également remarquer que les trois premières valeurs propres, les plus significatives, expliquent plus de 77% de l’information totale du réseau.

Une cartographie des coefficients de corrélations entre les trois composantes principales et le réseau d’observation (stations), montre que pour la première composante qui explique 65.3% de la variance totale, les valeurs sont fortement positives (0.678< R <0.959). Cet axe correspond à un champ uniforme soumis à la même influence qui couvre entièrement la région. Donc, on peut dire que cette composante décrit un effet de masse comme l’on remarqué plusieurs auteurs [Matari, 1995]. Ceci est remarquable sur les projections des stations sur la première composante (fig.16).

Pour le deuxième axe, qui explique 6.6% de la variance totale, on observe une séparation entre valeurs positives et valeurs négatives ; la composante principale correspondante est corrélée négativement avec les stations délimitant notre région d’étude au Sud Est et au Sud Ouest, et positivement avec la partie restante de cette dernière (fig.17).

Quant au troisième axe, qui explique 6 %, la composante principale présente des coefficients de corrélation négatifs sur l’Est de la région d’étude, par contre les stations couvrant la partie Ouest sont corrélées positivement avec cette troisième composante. Figure,18.

Tenant compte des caractéristiques traduites par les trois composantes, on peut conclure que les résultats obtenus en plus de l’effet de masse font une discrimination des stations les plus éloignées entre le Nord et le Sud, l’Ouest et l’Est. Une A.C. P avec rotation permettra certainement d’améliorer la régionalisation.

Mosta N Mer Méditerranée Reliz

Oran Ferm-b Fergo Ham-B Cheur Masca Bakha Ainte Oued-S Bouhan Ain-Fe Sidi-b Souge Ghaza Fren Telem Ain-ke Saida 0 50 km Maghn Beni-b Sebdo

Figure n° 16 : cartographie de la première composante principale sans rotation

Mosta N Mer Méditerranée Reliz Oran Ferm-b

Fergo Ham-B Cheur Masca Bakha Ainte Oued-S Bouhan Ain-Fe Sidi-b Souge Ghaza Fren Telem Ain-ke Saida Maghn 0 50km Beni-b Sebdo

Figure n°17 : cartographie de la deuxième composante principale sans rotation

Mosta N Mer Méditerranée Reliz Oran Ferm-b

Fergo Ham-B Cheur Masca Bakha Ainte Oued-S Bouhan Ain-Fe Sidi-b Souge Ghaza Fren Telem Ain-ke Saida Maghn 0 50km Beni-b Sebdo

Figure n ° 18 : cartographie de la troisième composante principale sans rotation

3.3.2. L’A.C.P avec rotation Varimax : Tableau n ° 05 : matrice des saturations de chaque composante (A.C.P avec rotation de type Varimax ) ème ème 1ère composante 2 composante 3 composante stations ψ 1 ψ 2 ψ 3 Ain Temouchent 0.771 0.426 0.245 0.84 Oran 0.751 0.341 0.305 0.00.77 B.Beni-bahdel 0.408 0.775 0.311 0.86 B.Bakhada 0.404 0.253 0.790 0.85 B. Cheurfas 0.636 0.453 0.399 0.77 Ferme Blanche 0.610 0.355 0.454 0,70 B Bouhanifia 0.621 0.535 0.500 0,92 Maghnia 0.315 0.730 0.369 0.77 B oued Sarno 0.777 0.262 0.222 0,72 Ghazaout 0.234 0.853 0.159 0,81 Sebdou 0.475 0.625 0.452 0,82 Tlemcen 0.253 0.836 0.273 0,84 Ain Fekkan 0.592 0.443 0.347 0,67 B Fergoug 0.707 0.451 0.293 0,79 Relizane 0.590 0.246 0.500 0,66 Frenda 0.365 0.248 0.647 0,61 Sidi Bel Abes 0.716 0.362 0.418 0,82 Hammam Bouh 0.854 0.176 0.093 0,77 Mascara 0.760 0.331 0.463 0,90 Sougeur 0.269 0.237 0.785 0,74 Ain kermes 0.075 0.399 0.785 0,78 Saida 0.325 0.287 0.721 0,71 Mostaganem 0.667 -0.029 0.560 0,76 Variance expliquée par les composantes 7.48 5.09 5.32 Pourcentage de la Total variance totale 32 5% 22 1% 23 1% li L’informl ation totale est mieux distribuée entre les trois composantes principales retenues. La première composante ψ 1 , qui explique 32.5% de la variance est la plus importante; elle fait apparaître un district plus ou moins homogène, couvrant le Nord Est de notre région d’étude (fig. 19). Et la deuxième composante qui explique 22.1% de la variance met en évidence une deuxième région, longeant la première région à partir de Ain Temouchent. Il ressort que la station la mieux représentée est celle de Ghazaout puisqu’elle possède la plus grande saturation (fig.20).

Quant à la troisième composante qui explique plus de 23% de la variance, elle représente les stations situées à l’Est de la région. Ces différents résultats permettent de diviser notre région d’étude en trois secteurs. Figure, 22. Si on compare les coefficients de corrélation des stations avec la première composante principale on voit que l’influence de cette composante n’est pas la 37 même pour toutes les stations; par exemple la variance expliquée par la première composante est de 0.85 pour la station de Hammam Bouhdjar et de seulement 0.59 pour la station de Relizane.

Pour chaque région on a trouvé par la méthode des composantes principales, des groupes de stations ayant un comportement semblable. L’étude des figures 19,20 et 21, nous montre que les groupes divisent d’une façon distincte notre région d’étude en trois localités.

N Mer Méditerranée Mosta . Reliz Oran Ferm-b Fergo Ham-B Cheur Masca Bakha Ainte Oued-S Bouhan Ain-Fe Sidi-b Souge Ghaza Fren Telem Ain-ke Saida Maghn 0 50km Beni-b Sebdo

Figure n °19 : cartographie de la première composante principale avec rotation Varimax.

Mer Méditerranée N Mosta

Reliz Oran Ferm-b Fergo

Ham-B Cheur Masca Bakha Ainte Oued-S Bouhan Ain-Fe Sidi-b Souge Ghaza Fren Telem 50kmAi n-ke Saida 0 Maghn Beni-b Sebdo

Figure n ° 20 : cartographie de la deuxième composante principale avec rotation Varimax.

Mosta N Mer Méditerranée

Reliz Oran Ferm-b

Fergo Ham-B Cheur Masca Bakha Ainte Oued-S Bouhan Ain-Fe Sidi-b Souge Ghaza Fren Telem Ain-ke Saida Maghn Beni-b 0 50km Sebdo

Figure n ° 21 cartographie de la troisième composante principale avec rotation Varimax.

Mer Méditerranée

mostag Région I Oran ferme bla relizan fergou cheurfas ham bou mascar bakha Ain temou sarno bouhanif Région III Ain fekk sidi bel ab sougeur ghazao Région II frenda 0 50km telemce saida maghnia beni-bah sebdou

Figure n ° 22 : cartographie des trois composantes principales avec rotation Varimax.

CHAPITRE 4 : ETUDE DE LA SECHERESSE

4.1. Variabilité inter-annuelles des pluies :

L’une des caractéristiques principales de la pluviométrie, dans notre région, est sa grande variabilité inter-annuelle. En effet, d’une année à l’autre le total annuel peut varier fortement. Ceci nous a conduit à une étude détaillée de la variabilité inter-annuelle des précipitations.

Dans cette partie, nous avons axé notre travail sur trois stations qui seront considèrée comme stations types, chacune décrit une zone plus au moins homogène de notre région d’étude (Mascara, Maghnia et Sougeur), puisqu’elles présentent des fortes saturations.

Tableau n ° 06 : Analyse des précipitations inter-annuelles a Mascara, Sougeur et Maghnia (période d’étude 1950-1998)

Nom de coefficient de maximum minimum écart type moyenne médiane la station variation Sougeur 612.4 140.4 103.4 344.1 337.7 30% Maghnia 747.7 189.4 135.8 389.3 372.9 34.9% Mascara 786.02 196.5 134.4 444.6 440.1 30.2%

Le tableau n0 6 caractérise bien cette variabilité inter-annuelle. Le rapport entre l’année la plus humide et l’année la plus sèche peut être supérieur à 4 ; le coefficient de variation représente bien cette variabilité relative et peut dépasser les 30%. Ce même tableau montre que les moyennes des trois stations sont assez proches des médianes et montre que la loi de distribution est symétrique.

Pour une analyse plus détaillée, nous allons caractériser la variabilité inter-annuelle par les variables centrées réduites des totaux annuels. Le figure n°23 représentent cette variabilité inter- annuelle des précipitations à Mascara, à Maghnia et à Sougeur pour la période 1950-1998, on y remarque la concordance des années déficitaires des trois stations.

Par ailleurs, nous observons à travers les mêmes figures ,des excédents pluviométriques relatifs à l’année 1973-1974 pour la station de Maghnia, l’année 1969-1970 pour la station de Sougeur, et 1962-1963 pour la station de Mascara. Il est à remarquer aussi que chacune des trois stations représente un record de déficit. En ce qui concerne Maghnia, le déficit de 1987-1988 est le plus bas sur plus de 30 années. Tandis qu’à Sougeur le déficit de 1983-1984 est la plus basse valeur enregistrée depuis que l’observation existe. Par contre à Mascara les deux années 1981 et 1992 sont les plus déficitaires depuis 1950.

La valeur de 1995-1996 à Sougeur, comparée aux autres stations nous a paru douteuse. Une nouvelle confirmation de cette observation à partir des archives nous a montré que la valeur était bien exceptionnelle.

Ces graphiques confirment l’apparition et la persistance d’une sécheresse durant les deux dernières décennies. Dans ce qui suit nous allons étudier la tendance climatique de nos séries.

la station de Sougeur la station de Maghnia

3 3

s s e e 2 t 2 it s l dui els du é é

r 1 s r 1 e annu ées é

annue r x t tr u ux n a e 0

0 t cen o s s c t e s tota l e b des d a able -1 -1 i i r a v var

-2 -2 5 0 5 0 5 0 5 0 5 5 0 5 0 5 0 5 0 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 / / / / / / / / / /5 /6 /6 /7 /7 /8 /8 /9 /9 54 59 64 69 74 79 84 89 94 54 59 64 69 74 79 84 89 94 les années les années

la station de Mascara

3 s 2 ls duite é r

s 1 e é ntr

e 0 taux annue s c s to le de

ab -1 i r va

-2 54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 les années

Figure n° 23 : variation inter-annuelle des précipitations (Souueur, Maghnia, Mascara)

4.2. Etude de la tendance climatique :

Les formes que risquent de prendre les tendances climatiques et les changements climatiques qui peuvent correspondre sont décrites de façon différente selon les auteurs. Dès 1966 l’organisation météorologique mondiale a essayé d’unifier la définition de la tendance.

La tendance climatique est un changement climatique caractérisé par une diminution ou un accroissement significatif régulier monotone des valeurs moyennes durant la période de relevé. Plusieurs tests existent pour mettre en évidence l’existence éventuelle d’une tendance , on peut citer ceux préconisés par la note 143 de l’organisation mondiale de la météorologie.

4.2.1.1. Test de Spearman :

On calcule la corrélation entre la chronologie (i )et le rang yi des valeurs de la série. Plus la corrélation est grande et plus elle est significative. Ce coefficient est donné par l’expression :

n r = 1 − (6∑ ( yi − i)2 n(n2 −1)) i =1

i : la chronologie.

yi : le rang. 41

4.2.1.2. Test de Mann Kendall :

Soit la série Xi , i variant de 1 à n . On calcule pour chaque élément, le nombre d’élément qui le précède et qui lui sont inférieurs et l’on fait la somme de ces nombres (t ). Plus (t) est grand et plus l’organisation de la série est importante. La variable (t )est distribuée selon une loi normale avec : E()t =n×(n−1) 4 Var(t)=n×(n−1)×(2n+5) 72 On cherche la probabilité 1 à l’aide de la loi normale centrée réduite tel que

1= prob ((|u|>u(t )) Avec : u(t)=(t−E(t)) Var(t) L’hypothèse nulle (absence de tendance) est acceptée ou rejetée au niveau de signification

α 0 pour un seuil de 0.05 selon que l’on a 1> 0 ou 1< 0. Lorsque les valeurs de u(t) sont significatives (Sneyers.R,1975), on conclut à une tendance croissante ou décroissante selon que u(t) est positif ou négatif. Il reste à souligner que l’un et l’autre de ces tests possèdent la même efficacité. Toute fois lorsqu’une série présente une tendance significative et que l’on désire situer l’époque à partir de laquelle la tendance s’est manifestée, la statistique du second test (Mann Kendall) se prête mieux au calcul progressif et rétrograde nécessaire à cet effet. On fait la même procédure qu’avant, en inversant la direction du calcul ; la variable u(t') obtenue est appelée série rétrograde. Le point d’intersection de −u(t') avec u(t') donne le début de la tendance. Nous allons faire cette étude sur les mêmes stations utilisées antérieurement dans l’analyse de la variabilité inter-annuelle. 2.2. Analyses des résultats : Pour tester la tendance et détecter le début de cette dernière, nous avons utilisé le test de Mann Kendall. Les résultas obtenus sur les trois stations sont donnés dans les tableaux de l’annexe(04 ) Tableau N ° 07 : test statistique de tendance des séries pluviométriques Seuil de Début de la dernière Nom de la station La statistique u(t) signification tendance Mascara -4.92 -1.96 1982/1983 Maghnia -1.78 -1.96 1983/1984 Sougeur -1.67 -1.96 1981/1982 La statistique du test montre que la tendance est négative pour les trois stations, mais elle est fortement significative sur seulement Mascara. L’observation des figures, 24,25 et 26, confirment l’apparition d’une tendance négative à partir de début des années quatre-vingt et qui a persiste durant les deux dernières décennies 80-90. Les mêmes figures montrent que les stations présentent une pluviométrie inférieure à la normale durant la plupart des années sur ces deux dernières décennies.

Les résultats de cette étude ont montré l’apparition d’un déficit pluviométrique à partir des années quatre-vingt; ce phénomène persiste actuellement et génère des graves répercutions d’ordre économique et social, compte tenu de la pression croissante qui s ‘exerce sur la ressource en eau (alimentation en eau potable, irrigation…). Ce qui confirme les résultats trouvés par (Meddi et al ; 2000), (Meddi et al ; 2002a) et (Meddi et al ; 2002b).

la station de Mascara hydraulique 800 700 tendance 600 500 400 300 200 4 début de tendance

2 0 -2

-4 -6 54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 les années u(t) -u(t') pluviom étrie annuelle

Figure n° 24 : étude de la tendance (station de Mascara)

la station de M aghnia 800 700 tendance 600 500 400 300 200 début de tendance 4

2 0 -2

-4 -6

54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 les années u(t) -u(t') pluviom étrie annuelle

Figure n° 25 : étude de la tendance (station de Maghnia)

la station de Sougeur

800

700

600 tendance

500

400

300

200

4 début de tendance

-2

-4

-6 /55 /60 /65 /70 /75 /80 /85 /90 /95 54 59 64 69 74 79 84 89 94 les années u(t) -u(t') pluviom étrie annuelle

Figure n° 26 : étude de la tendance (station de Sougeur)

4.3. Etude de la variabilité intra-annuelle :

Nous venons d’analyser la variabilité inter-annuelle, c’est à dire entre les années. Nous étudions à présent la variabilité entre les mois et les saisons. En effet, on se demande si la baisse pluviométrique mise en évidence précédemment est due à une saison donnée, ou si elle a touché l’ensemble des mois. Sur le plan agronomique, un déficit hydrique n'aura pas les mêmes 43 Les résultats de cette étude ont montré l’apparition d’un déficit pluviométrique à partir des années quatre-vingt; ce phénomène persiste actuellement et génère des graves répercutions d’ordre économique et social, compte tenu de la pression croissante qui s ‘exerce sur la ressource en eau (alimentation en eau potable, irrigation…). Ce qui confirme les résultats trouvés par (Meddi et al ; 2000), (Meddi et al ; 2002a) et (Meddi et al ; 2002b).

la station de Mascara hydraulique

800 tendance 700 600 500 400 300 200

4 début de tendance 2 0

-2 -4 -6 54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 les années u(t) -u(t') pluviom étrie annuelle

Figure n° 24 : étude de la tendance (station de Mascara)

la station de M aghnia

800 700 tendance 600 500 400 300 200 début de tendance 4 2 0

-2 -4 -6 54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 les années u(t) -u(t') pluviom étrie annuelle

Figure n° 25 : étude de la tendance (station de Maghnia)

la station de Sougeur

800

700

600 tendance

500

400

300 200

4 début de tendance

-2

-4

-6 54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 les années u(t) -u(t') pluviom étrie annuelle

Figure n° 26 : étude de la tendance (station de Sougeur)

4.3. Etude de la variabilité intra-annuelle : Nous venons d’analyser la variabilité inter-annuelle, c’est à dire entre les années. Nous étudions à présent la variabilité entre les mois et les saisons. En effet, on se demande si la baisse

43 pluviométrique mise en évidence précédemment est due à une saison donnée, ou si elle a touché l’ensemble des mois. Sur le plan agronomique, un déficit hydrique n'aura pas les mêmes conséquences, selon qu'il intervient au début de la campagne ou pendant les différentes phases du cycle. 4.3.1. Les précipitations mensuelles: Pour connaître s’il existe une éventuelle relation entre les changements dans le régime pluviométrique des dernières décennies et la baisse de la pluviométrie d’un mois spécifique, nous allons comparer deux périodes de vingt quatre ans successives à savoir 1950-1951 à 19 73- 1974 et 1974-1975 à 1997-1998. Le choix de ces deux périodes a été fait selon les données disponibles. Deux paramètres statistiques ont été utilisés pour effectuer cette comparaison, la moyenne et la médiane. Ces deux paramètres de tendance centrale ne sont pas statistiquement différents dans le cas de distributions symétriques. Mais comme plusieurs travaux réalisés dans ce sens montrent que les distributions mensuelles sont dissymétriques, (Bouacheria et Matari, 2000), il nous a paru judicieux de les considérer toutes les deux. L’analyse mensuelle des précipitations pour les trois stations étudiées montre que l’ampleur de la variation de ces dernières est très nette entre les deux périodes précitées. Les figures, 27,28 et 29, montrent la supériorité de la moyenne sur la médiane pour toutes les stations. Les trois stations représentent une pluviométrie plus abondante sur la première période que la seconde. Ceci confirme les résultats obtenus par les études évoqués auparavant. Pour la station de Maghnia, les mois de décembre et de janvier, aussi bien sur les moyennes que sur les médianes sont devenues moins pluvieuses sur la deuxième période. Par contre le mois de février est devenu plus pluvieux pour la seconde période. Pour le reste en remarque une bonne concordance sur les deux périodes surtout le mois d’avril et les mois de la saison d’été. La station de Mascara représente presque le même comportement que Maghnia, c’est-à- dire, la pluviométrie des mois de décembre et de janvier est devenue moins abondante sur la deuxième période. Par contre le mois de mars est devenu le plus pluvieux durant les deux dernières décennies pour cette station. Pour la station de Sougeur la différence entre les deux périodes n’est pas nette, mais on peut dire également que les mois de décembre et de janvier représentent les mois les plus pluvieux pour la première période, et le mois de février pour la seconde période.

évolution inta-annuelle de la pluie (Maghnia) évolution intra-annuelle de la pluie( Maghnia)

60 50

40 40 30

la moyenne 20 20 médiane la

0 mois 0 OCT DEC FEV AVR JUN OCT DEC FEV AVR JUI mois

moy (50-51 à 73-74) moy(74-75 à 97-98) la méd(50-51 à 73-74) la méd(74-75 à 97-98)

Figure n° 27 : évolution intra-annuelle de la pluviométrie (Maghnia)

44 évolution intra-annuelle de pluie (Sougeur) évolution intra-annuelle de pluie (Sougeur)

50 50

40 40

30 30

20 20 la moyenne la

la médiane 10 10

0 0 OCT AVR mois DEC FEV JUI mois OCT DEC FEV AVR JUI

moy (50-51 à 73-74) moy (74-75 à 97-98) med(50-51 à 73-74) med(74-75 à 97-98)

Figure n° 28 : évolution intra-annuelle de la pluviométrie (Sougeur)

évolution inta-annuelle de la pluie (Mascara) évolution intra-annuelle de pluie(Mascara) 100 80

70 80

60 50

40 40 30 médiane la moyenne

20 20

10 0 mois OCT DEC FEV AVR JUN 0 DEC OCT FEV AVR JUI mois moy (50-51 à 73-74) moy(74-75 à 97-98) med(50-51 à 73-74) med (74-75 à 97-98)

Figure n° 29 : évolution intra-annuelle de la pluviométrie (Mascara)

4.3.2. La variabilité saisonnière : L’étude de la variabilité saisonnière est indispensable, pour voir si la baisse ou la hausse de la pluviométrie est spécifique à une saison particulière ou à plusieurs saisons. Pour cette analyse, nous allons utiliser la moyenne mobile (une méthode de filtrage), et qui permet de mieux visualiser la chronologie des totaux de pluie saisonniers dans le temps. Cette étude s’est bornée aux trois saisons (l’automne, l’hiver et le printemps).

Les figures n° 30, 31 et 32, traduisent l’évolution des totaux saisonniers pour les trois stations. Elle montrent la fluctuation autour de la moyenne des totaux de pluie d’automne, sans tendance apparente. Par contre les totaux hivernaux sont en nette baisse dés le début des années quatre-vingt, ceci apparaît très nettement pour les stations de Mascara et de Maghnia. La saison du printemps a connu aussi des variations assez semblables pour les trois stations, de sorte qu’on observe une baisse de pluie durant les deux dernières décennies.

Donc, on peut conclure que la tendance à la baisse de la pluviométrie pour les trois stations durant les deux dernières décennies est principalement occasionnée par une baisse des pluies du printemps et particulièrement celles de l’hiver.

Le tableau n°8, donne les moyennes hivernales et printanières pour les trois stations, en considérant les deux périodes (1951-1974) et (1975-1998). Ce dernier montre que la moyenne pour la deuxième période est toujours inférieure par rapport à la première, en considérant les deux saisons. Toutefois pour la station la plus méridionale la différence n’est point significative.

45 Tableau n ° 08 : Analyses des moyennes hivernales et printanières sur les deux périodes (1951-1974)et (1975-1998)

Nom des Hiver printemps stations Moyenne 1 Moyenne 2 Moyenne 1 Moyenne 2

Mascara 220 130.9 170.8 122.6

Maghnia 165.5 127.8 149.8 127.4

Sougeur 123.7 111.2 119.7 104.4

300 la station de Sougeur 250

200

150

100

les totauxles d'automne 0

54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 les années total autom moy mobile moy saisonière

450 300

400 la station de Mascara la station de Maghnia 250 350

300 200

250 150 200

150 100

100 50

les totaux d'automne 50 les totaux d'automne

0 0

54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 les années les années total autom moy mobile moy saisonière total autom moy mobile moy saisonière

Figure n° 30 : évolution des totaux d’automne avec leur moyenne mobile dans les trois stations

300 250 station de Sougeur station de Sougeur 250 200

200 150

150

100 100

50 50 les totaux hivernaux

0 les totaux printaniers 0

54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 54/55 59/60 64/65 69/70 74/75 79/80 84/85 89/90 94/95 les années les années total d'hiver moy mobile moy saisonière total print moy mobile moyen saisonière

400 450

350 la station de Mascara 400 la station de Mascara

300 350

300 250

250 200 200 150 150 100 100 50 les totaux hivernaux totaux les 50 les totaux printaniers les totaux 0 0

500 550 450 la station de Maghnia 500 la station de Maghnia 400 450

350 400 350 300 300 250 250 200 200 150 150 100 100 les totaux printaniers les totaux hivernaux totaux les 50 50

0 0

Figure n° 31: évolution des totaux hivernaux avec leur Figure n° 32 : évolution des totaux printaniers avec leur moyenne mobile moyenne mobile 4.4. Etude de la sévérité de la sécheresse :

Le niveau du déficit hydrique à partir duquel on peut dire qu’il y a sécheresse a constitué souvent une difficulté majeure pour les chercheurs. Certains auteurs, qui ont étudié la sécheresse à partir de données climatiques, suggèrent des seuils arbitraires de pluviométrie : 10% de la moyenne pour le Goff [1985], ou le dernier décile pour Meko [1985]. Pour estimer l’intensité du déficit pluviométrique plusieurs indices ont été déjà mentionnés; la plupart de ces indices prennent comme référence la valeur la plus fréquente qui est généralement la moyenne climatologique ,ou l’analyse fréquentielle grâce à laquelle on peut calculer des seuils de sécheresse. D’une façon générale, le seuil de sécheresse est choisi selon la sévérité désirée puisqu’il n’existe pas de règle préalable.

Au commencement et pour cette analyse, notre choix s’est porté sur l’utilisation de la méthode des terciles et celle des quintiles. Avec ces deux méthodes, le calcul peut se faire en se

47 basant sur la loi de probabilité adéquate aux séries d’observations. L’utilisation de la loi de probabilité permet d’estimer plus correctement les différents quantiles et calculer leurs durées de retour. Si on prend, les quintiles, le seuil d’années sèches est observé en moyenne tous les 2.5 ans et les très sèches tous les 5 ans, et si on prend les tersiles une année sèche a une durée de retour de 3 ans. Avant d’aborder cette analyse, il nous a apparu très intéressant de vérifier la normalité de nos séries .

4.4.1. Test de normalité :

Pour tester la normalité des séries, il existe deux méthodes : Test graphique : consiste à tracer sur un papier de Gauss la courbe théorique et la courbe empirique et de les comparer.

Test analytique : parmi les tests analytiques de normalité des séries, on a le test de khi deux ( X 2) , le test de Kolmogorov , et on peut aussi utiliser un test qui considère les coefficients d’asymétrie et d’aplatissement. Le test de khi deux mesure l’écart qu’il y a entre les fréquences observées et les fréquences théoriques, il est donnée par la statistique du X 2. On utilise le test de X 2 pour déterminer si une distribution théorique comme la distribution normale, peut ajuster une distribution empirique, c’est à dire une distribution calculée à partir des données observées.

La loi normale est la loi statistique la plus répandue et la plus adéquate à nos séries pluviométriques annuelles. De plus, de nombreuses autres lois statistiques peuvent être approchées par la loi normale, tout spécialement dans le cas des grands échantillons. Plusieurs travaux réalisés au niveau de plusieurs instituts ( IHFR, ANRH…)ont montré que la loi normale ajuste bien les séries pluviométriques du nord de l’Algérie .

Pour notre cas, nous allons appliquer le test graphique sur les trois stations considérées auparavant ; c’est à dire la station de Mascara, de Maghnia, et de Sougeur , et ce en utilisant le logiciel Hydrolab. (Laborde,1928)

Ajustement à une loi Normale pour la station de Sougeur (1950-1998)

Ajustement à une loi Normale pour la station de Mascara (1950-1998)

e 800 700 700 600 500 600 400 500 300 400 200 300 100 200 0 100

-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5 pluviométri la de annuels totaux les 0 les totaux annuels de la pluviométrie -2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5 les variables réduites de Gauss les variables réduites de Gauss

Ajustement à une loi Normale pour la station de Maghnia(1950-1998)

m 800 700 600 500 400 300 200 100 les totaux annuels de la pluvio la de annuels totaux les 0 -2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5 les variables réduites de GAUSS Figure n 33 : Ajustement à une loi normale pour les trois stations d’étude.

48 A partir de la figure n°33, on remarque que la loi normale ajuste bien les séries de notre région à un seuil de probabilité égale à 0.05.

4.4.2. La méthode des quintiles :

Comme nous l’avons déjà évoqué précédemment cette méthode tient compte de la loi de distribution de l’échantillon, et elle suppose aussi une période de retour est égale à 2.5 ans pour une année sèche et 5ans pour une année très sèche. Afin de considérer un maximum d’information , et faire une analyse détaillée, nous avons également tenu compte d’une période commune s’étalant de 1950 à 1998 pour les trois stations qui présentent notre région d’étude.

Le tableau n°9, ci-dessous donne les valeurs des seuils pluviométriques pour nos stations, en considérant les critères cités auparavant : T=5ans pour une année très sèche et T= 2.5 ans pour une année sèche.

Tableau n ° 9 : seuils des années sèches, très sèches, humides et très humides ; par la méthode des quintiles, période(1950-2000)

Les Années Années Années normales Années Années très humides stations très sèches sèches humides Mascara 336.5 mm 432 mm 432Xi pp 516.1 516.1 mm 611.5 mm Maghnia 273.8 mm 354 mm 354Xi pp 424.6 424.6 mm 504.7 mm Sougeur 256.2 mm 317.2 mm 317.2Xi pp 371 371 mm 432 mm Le seuil des années sèches et très sèches est plus proche pour les stations de Maghnia et Sougeur ; par contre si on considère la station de Mascara il atteint 336.5 mm pour les années très sèches et 432 mm pour les années sèches. Pour les années normales la plage variée d’une station à une autre. En examinant ce tableau, on constate aussi une diminution du seuil des années humides et très humides si nous allons de Mascara vers Sougeur et de Mascara vers Maghnia.

En considérant les résultas mis en évidence par l’étude de la tendance climatique, nous allons calculer la fréquence des années sèches et très sèches. En partageant notre période d’étude en deux, une avant la tendance et l’autre après la tendance. Tableau n ° 10 : années sèches, et très sèches, normales, humides et très humides pour les différentes stations selon la méthode des quintiles.

Les années 1950-1951 1951-1952 1952-1953 1953-1954 1954-1955 1955-1956 1956-1957 1957-1958 1958-1959 1958-1960 1960-1961 1961-1962 1962-1963 1963-1964 1964-1965 1965-1966 1966-1967 1967-1968 1968-1969 1969-1970 1970-1971 1971-1972 1972-1973 1973-1974 Mascara N th n th h h n n s h s s th n th ts h n h n n th h h Maghnia th h s s n n s s s n ts s h th th ts n th h h h h th th sougeur H h s h n h ts n h th ts ts n ts h n ts n th th n th th n Les années 1974-1975 1975-1976 1976-1977 1977-1978 1978-1979 1979-1980 1980-1981 1981-1982 1982-1983 1983-1984 1984-1985 1985-1986 1986-1987 1987-1988 1988-1989 1989-1990 1990-1991 1991-1992 1992-1993 1993-1994 1994-1995 1995-1996 1996-1997 1997-1998 Mascara H n n s s h n ts s s ts s s n ts ts n ts ts ts ts s ts ts Maghnia th th h n n th th ts ts ts ts s n ts ts s n h ts ts ts s ts s sougeur th s n h th h h n ts ts ts s s s n ts s h ts ts s th n s

Tableau n ° 11 : statistiques des années sèches et pluvieuses par la méthode des quintiles 49 Années Années très Années Années Années très Les stations période sèches sèches normales humides humides Nbre % Nbre % Nbre % Nbre % Nbre % Mascara 1950-1982 5 15.6% 2 6.3% 11 34.4% 9 28.1% 5 15.6% 1982-1998 5 31.2% 9 56.2% 2 12.5% 0 0% 0 0% Maghnia 1950-1983 6 18.2% 4 12.1% 6 18.2% 7 21.2% 10 30.3% 1983-1998 4 26.7% 8 53.3% 2 13.3% 1 6.7% 0 0% Sougeur 1950-1981 2 6.5% 5 16.1% 8 25.8% 9 29% 7 22.6% 1981-1998 6 35.3% 6 35.3% 3 17.6% 1 5.9% 1 5.9%

Le tableau ci-dessus (n°11), montre que pour la première période la fréquence des années sèches varie de 6.5 %pour la station de Sougeur à 18.2% pour Maghnia . Les années très sèches, pour cette même période, ont une fréquence légèrement inférieure que celle des années sèches pour les deux stations Mascara et Maghnia. Les années humides et très humides sont très fréquentes et ce pourcentage varie d’une station à une autre.

Pour la deuxième période, le nombre des années sèches et très sèches est devenu plus important pour les trois stations représentant notre région d’étude. Tandis que le nombre d’années humides et très humides est devenu pratiquement négligeable. Pour une nouvelle optique, nous avons également recensé pour chaque décennie les années sèches, très sèches, normales, humides et très humides.

Tableau n° 12 : statistiques des années sèches et pluvieuses pour chaque décennie (méthode des quintilles)

Années Années très Années Années Années très Les stations période sèches sèches normales humides humides Nbre % Nbre % Nbre % Nbre % Nbre % 1950-1960 1 10% 0 0% 4 40% 3 30% 2 20% 1960-1970 2 20% 1 10% 3 30% 2 20% 2 20% Mascara 1970-1980 2 20% 0 0% 3 30% 4 40% 1 10% 1980-1990 4 40% 4 40% 2 20% 0 0% 0 0% 1990-1998 1 12.5% 6 75% 1 12.5% 0 0% 0 0% 1950-1960 5 50% 0 0% 3 30% 1 10% 1 10% 1960-1970 1 10% 2 20% 1 10% 3 30% 3 30% Maghnia 1970-1980 0 0% 0 0% 2 20% 3 30% 5 50% 1980-1990 2 20% 6 60% 1 10% 0 0% 1 10% 1990-1998 2 25% 4 50% 1 12.5% 1 12.5% 0 0% 1950-1960 1 10% 1 10% 2 20% 5 50% 1 10% 1960-1970 0 0% 4 40% 3 30% 1 10% 2 20% Sougeur 1970-1980 1 10% 0 0% 3 30% 2 20% 4 40% 1980-1990 3 30% 4 40% 2 20% 1 10% 0 0% 1990-1998 3 37.5% 2 25% 1 12.5% 1 12.5% 1 12.5%

Le tableau n°12, montre que le plus grand nombre d’années déficitaires c’est à dire sèches et très sèches s’observe durant les deux dernières décennies pour les trois stations, à l’exception de la décennie cinquante pour la station de Maghnia qui a présenté une succession des années sèches. Les résultats obtenus par cette méthode (quintile) confirment la persistance des années déficitaires et leurs successions durant les deux dernières décennies

50 4.4.3. Méthode des Terciles :

Cette méthode a le même principe que celle des quintiles , mais cette dernière suppose qu’une année sèche a une durée de retour est égale à 3 ans. Le tableau n°13, illustre les seuils pluviométriques pour les mêmes stations considérées précédemment en utilisant une période de retour égale à 3ans pour une année sèche.

Tableau n ° 13 : les seuils des années sèches , normales, et humides; par la méthode des terciles (1950-1998). Les Années Années sèches Années normales stations humides Mascara p 386mm 386 ≤ Xi ≤ 505.1 f 505.1mm Maghnia p 329.5 mm 329.5 ≤ Xi ≤ 449 f 449 mm Sougeur p 299.6 mm 299.6 ≤ Xi ≤ 389.5 f 389.5mm

Comme pour les résultats de la première méthode, le seuil des années sèches varie d’une zone à une autre dans notre région; il atteint 386 mm pour la station de Mascara et seulement 299.6mm pour la station de Sougeur. Ce qui donne des résultats proches de ceux trouvés par Meddi et al (2002b) en étudiant le Nord de l’Algérie.

Tableau n ° 14 : les années sèches, et très sèches, normales, humides et très humides pour les différentes stations selon la méthode des terciles.

979-1980 1974-1975 1975-1976 1976-1977 1977-1978 1978-1979 1 1980-1981 1981-1982 1982-1983 1983-1984 1984-1985 1985-1986 1986-1987 1987-1988 1988-1989 1989-1990 1990-1991 1991-1992 1992-1993 1993-1994 1994-1995 1995-1996 1996-1997 1997-1998 Mascara h n n s n h n s s s s n s n s s n s s s s n s s Maghnia h h h n n h h s s s s s n s s s n n s s s n s s sougeur h n n h h h n n s s s n s s n s s n s s s h n n

Tableau n ° 15 : statistiques des années sèches et pluvieuses par la méthodes des terciles

Années sèches Années Années Les stations période normales humides Nbre % Nbre % Nbre % Mascara 1950-1982 3 9.4% 14 43.8% 16 50% 1982-1998 12 75% 4 25% 0 0% Maghnia 1950-1983 6 18.2% 11 33.3% 15 45.5% 1983-1998 12 80% 4 26.7% 0 0% Sougeur 1950-1981 6 19.4% 12 38.7% 14 45.2% 1981-1998 10 58.8% 5 29.4% 1 5.9% 51 le tableau n°15, montre que le pourcentage des années déficitaires détectées par la méthode des terciles est très élevé pour la deuxième période et il varie de 58.8% pour la station de Sougeur à 80% pour la station de Maghnia et 75% pour la station de Mascara. les années humides sont presque négligeables durant cette période. Par contre, la fréquence des années normales diffère légèrement d’une zone à une autre et d’une période à une autre. Tableau n ° 16 : les statistiques des années sèches et pluvieuses pour chaque décennie (méthode des terciles)

Années sèches Années normales Années humides Les stations période Nbre % Nbre % Nbre % 1950-1960 0 0% 4 40% 6 60% 1960-1970 1 10% 4 40% 5 50% Mascara 1970-1980 1 10% 4 40% 5 50% 1980-1990 7 70% 3 30% 0 0% 1990-1998 6 75% 2 25% 0 0% 1950-1960 3 30% 5 50% 2 20% 1960-1970 2 20% 3 30% 5 50% Maghnia 1970-1980 0 0% 3 30% 7 70% 1980-1990 8 80% 1 10% 1 10% 1990-1998 5 62.5% 3 30% 0 0% 1950-1960 2 20% 3 30% 5 50% 1960-1970 4 40% 3 30% 3 30% Sougeur 1970-1980 0 0% 4 40% 6 60% 1980-1990 6 60% 4 40% 0 0% 1990-1998 4 50% 3 37.5% 1 12.5%

Comme pour la méthode des quintiles, le tableau n°16, confirme la persistance et l’abondance des années déficitaires durant les deux dernières décennies pour notre région d’étude. Malgré que la méthode des terciles exagère la fréquence d’apparition des années déficitaires avec une durée de retour égale à 3 ans, on peut dire que ces résultats sont proches de la réalité.

CHAPITRE V : RELATION ENTRE LA PLUVIOMETRIE DANS L’OUEST ALGERIEN ET L’OSCILLATION NORD ATLANTIQUE (ONA)

5.1 Introduction

Dans notre pays, plusieurs travaux se sont penchés sur l’étude de la relation qui existe entre la sécheresse observée durant les deux dernières décennies et le phénomène ENSO défini précédemment ; Par ailleurs peu nombreux sont les travaux qui s’intéressent à l’étude de la relation existante entre l’ONA et les précipitations sur l’Ouest algérien.

Vu sa naissance l’ONA nous concerne beaucoup plus directement, car elle étend son influence sur l’Afrique du Nord et d’autre région du monde comme l’Europe; pour cette raison il nous a paru très intéressant d’analyser l’oscillation Nord Atlantique (ONA) pour faire le point sur la nature de relation entre cette dernière et la pluviométrie sur l’Ouest algérien.

Ajoutant à ce que nous avons déjà mentionner auparavant, l’oscillation nord-atlantique a été découvert en 1920 par les deux météorologues, l’Autrichien Friedrich Exner et l’Anglais Gilbert Walker, cette oscillation peut être quantifiée par un indice, l'indice ONA. Comme dans Rogers (1984), l’indice de l’oscillation nord-atlantique est défini comme la différence entre les anomalies de pressions normalisées à Lisbonne (Açores) et Reykjavik (Islande).

52 = ⎛ i − ⎞ − ⎛ i − PPPP ⎞ ONAi ⎜ σ ⎟ ⎜ σ ⎟ ⎝ ⎠ L ⎝ ⎠ R PL : la moyenne normalisée à Lisbonne de la pression au niveau de la surface de la mer. PR : la moyenne normalisée à Reykjavik de la pression au niveau de la surface de la mer. L’ONA se ramène ainsi à un chiffre compris entre –5 et +5. Quand cet indice est positif, la différence de pression est maximale, les hautes et les baisses pressions sont accentuées ; un indice négatif correspond au contraire à un anticyclone des Açores et une dépression islandaise faible. Ces deux états de l’oscillation nord-atlantique correspondent aux deux grands types de climats hivernaux ; Un indice ONA positif avec ses pressions hautes aux Açores et basse en Islande (fig. 34) , se manifeste par des vents forts et rapides d’ouest- sud-ouest balayant l’océan atlantique ; Il engendre des tempêtes et des précipitations fréquentes sur le nord de l’Europe et des sécheresses sur l’Afrique du nord.

Quand l’indice ONA est négatif, ces effets sont inversés. Avec une différence de pression réduite entre le Portugal et l’Islande, les vents d’Ouest sont faibles et les perturbations s’engouffrent plus au sud, apportant des pluies sur les régions méditerranéennes.

Figure n° 34 : représentation des deux cas de l’indice d’oscillation nord-atlantique ONA+ et ONA-

53 5.2. L’origine et la variabilité de l’oscillation nord-atlantique:

Si les effets de l’oscillation nord-atlantique sont bien définis, ses causes restent plutôt obscures ; les climatologues ignorent ce qui provoque le basculement. Donc comprendre l’origine de ces oscillations représente l’un des grands défis du moment.

Certains scientifiques en analysant l’évolution de l’indice ONA penchent pour des fluctuations aléatoires, d’autres distinguent une périodicité décennale de l’oscillation. Quand on observe la succession des indices ONA depuis plus d’un siècle (fig.35) la vision d’une périodicité n’apparaît pas évidente, et l’étude statistique de cette évolution laisse place à différentes interprétations. Pour éclaircir cette question il faut savoir si les oscillations de pression entre l’Islande et le Portugal ne répondent qu’à des variations de l’atmosphère, ou bien si l’océan y joue un rôle, et dans ce cas, le quel. Si l’ONA n’est commandée que par l’atmosphère seule, alors la succession d’une année sur l’autre est aléatoire. Car l’atmosphère n’a qu’une faible mémoire; C’est à dire l’état de l’atmosphère à un instant donnée ne dépend pas de son état plusieurs jours ou plusieurs semaines auparavant; Les recherches et les études faites sur cet axe montrent que cet état antérieur est totalement oublié par l’atmosphère. Ce qui est évident dans notre étude sur les séquences.

Figure n° 35 :la variabilité séculaire de l’indice d’oscillation nord-atlantique.

5.3. Etude de la relation entre la pluviométrie sur l’ouest algérien et l’indice ONA :

5.3.1. Les corrélations :

Dans le cadre de cette analyse nous allons rechercher l’éventuelle relation qui existe entre la pluviométrie dans l’Ouest algérien et l’indice d’oscillation nord-atlantique. En l'absence de mesures mensuelles de la pluviométrie sur la majorité des stations dans notre région d’étude, nous nous sommes donc bornés à faire également la corrélation des totaux pluviométriques hivernaux et printaniers avec l’indice d’oscillation nord-atlantique uniquement sur quelques stations.

54 Donc nous avons corrélé ces totaux pluviométriques hivernaux et printaniers avec l’indice d’oscillation nord-atlantique de décembre à mars ; Les résultas sont consignés dans le tableau n°17.

Tableau n ° 17: corrélation entre l’indice ONA (décembre - mars ) et les totaux pluviométriques saisonniers. Coef Nom de stations (hiver et print+ONA) Maghnia -0.041 Mascara -0.501 Mostaganem -0.480 Oran -0.230 Relizanne -0.156 Telemecen -0.350 Ain temouchent -0.477 Beni bahdel -0.514 Hammam bouhdj -0.563 Sidi bel abess -0.315 Sougeur -0.582

Le tableau n° 17, montre que la plupart des stations prises en considération représentent des corrélations significatives, à l’exception de quelques stations comme Oran, Relizanne, Sidi Bel Abess et l’extrémité ouest de l’Algérie (Maghnia….). Une étude comportant des stations voisines (Maroc) serait d’une grande importance.

La plus grande valeur du coefficient de corrélation significatif a été enregistré pour la station de Sougeur ; Quant au signe de corrélation, il est négatif. Donc un indice d’oscillation fortement positif associé au déficit pluviométrique. La figure n°36, présente les stations qui ont une bonne corrélation avec cet indice (Le coefficient de corrélation significatif est calculé par le test de Student).

En appliquant la formule suivante :

− t= nr 1 1−r2 n : taille de l’échantillon. t : statistique de student à n-2 degré de liberté. r : le coefficient de corrélation significatif.

55 Dans notre cas r = 0.34.Donc toutes les valeurs qui sont supérieures à 0.32 sont significatives (fig.36).

Mosta N Mer Méditerranée .

Reliz -0.16 Oran -0.23 Ferm-b

Fergo Ham-B Cheur Masca Bakha Ainte Oued-S Bouhan Ain-Fe Sidi-b Souge Ghaza Fren Telem Ain-ke Saida Maghn 0 50km -0.04 Beni-b Sebdo

Figure n° 36 : représentation de coefficient de corrélation entre les totaux pluviométriques de décembre à mai et l’indice ONA (septembre –mars).

5.3.2. Les tableaux de contingences :

Une autre façon d’analyser la relation entre la pluviométrie et l’oscillation nord-atlantique est de les représenter sous forme de tableau de contingence. Cette méthode est basée sur le choix des intervalles partageant notre échantillon; donc elle présente quand même une certaine subjectivité ; mais en dépit de çà l’analyse par intervalle minimise à notre avis l’effet ponctuel de la mesure que présente la corrélation simple qui relie une valeur à une autre.

Les indices d’oscillation nord-atlantique standardisés par rapport à une période de 1950- 1996 suivent une loi normale (fig.37) et les totaux annuels des précipitations, en variable centrée réduite pour les stations considérées (Mascara, Maghnia et Sougeur ) sont proches de la normale (fig.32).

Ajustement à une loi Normale des variables centrées réduites ONA

-2

-4 les valeurs de l'indice ONA -6

-8 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 les variables réduites de Gauss

Figure n° 37 : Ajustement à une loi normale des variables centrées réduites de l’indice d’oscillation nord-atlantique.

56 5.3.2.1. Choix des intervalles : a) La détermination des seuils des intervalles dépend de la période sur laquelle la moyenne et l’écart type sont calculés. Elle est basée sur les résultats de l’ajustement par une loi normale des variables centrées réduites de l’indice d’oscillation nord-atlantique (voir tableaux en annexe05), et des totaux pluviométriques. Nous avons partagé notre échantillon en 3 parties ; deux intervalles d’extrémités ONA+ et ONA- et l’intervalle centrale ONA normale (fig.38 et 39). Pour la pluviométrie deux intervalles d’extrémité année sèche et année humide, et celle de centre année normale. Donc nous avons opté pour les seuils suivants.

ONA ONA- ONA+ normale -0.95 +0.95

Figure n° 38: représentation des seuils de l’indice ONA.

Année sèche Année Année humide normale

-0.95 +0.95 Figure n° 39 : représentation des seuils de variables centrées réduites des totaux annuels.

En se basant sur la loi normale de distribution de notre échantillon, l’indice d’oscillation nord-atlantique sera négatif s’il est inférieur à - 0.95 nous avons un ONA- ce qui impliquera d’après la recherche précédente à une année pluvieuse sur nos régions. Lorsque ces valeurs sont comprises entre -0.95 et 0.95 nous avons une année normale ; par contre si elles sont supérieures à 0.95 nous avons un ONA+ donc une année sèche.

Le tableau. Suivant (18) donne la contingence pour les trois stations types considérées précédemment sur la période 1950-1996. .

57 Tableau n ° 18: table de contingence entre l’indice d’oscillation nord-atlantique et les totaux annuels de la pluviométrie.

station station de Mascara Station de Maghnia Station Sougeur

sèche normale humide sèche normale humide sèche normale humide indice ONA+ 6 11 0 6 6 5 5 10 2 35.29% 64.7% 0% 35.29% 35.29% 29.41% 29.41% 58.82% 11.76% ONA 2 9 2 2 9 2 0 10 3 normale 15.38% 69.23% 15.38% 15.38% 69.23% 15.38% 0% 76.92% 23.07% ONA- 1 11 4 2 11 3 3 11 2 6.25% 68.75% 25% 12.5% 68.75% 18.75% 18.75% 68.75% 12.5%

le tableau n°18, montre que cette méthode exagère le nombre des années normales pour les trois stations et n’explique pas bien la relation qui existe entre l’indice d’oscillation nord- atlantique et la pluviométrie aux différentes stations. Une autre méthode basée directement sur les données observées sera analysée. b) cette méthode est basée sur le partage de notre échantillon classé par ordre croissant en trois parties. Les seuils sont consignés dans les tableaux en annexe 06.

Tableau n ° 19: table de contingence entre l’indice d’oscillation nord-atlantique et les totaux annuels de la pluviométrie par la deuxième méthode

station station de Mascara Station de Maghnia Station Sougeur

sèche normale humide sèche normale humide sèche normale humide indice ONA+ 7 7 3 7 4 6 8 6 3 41.17% 41.17% 17.64% 41.17% 24% 35.29% 47.06% 35.29% 17.64% ONA 5 4 4 5 5 3 4 4 5 normale 38.46% 30.77% 30.77% 38.46% 38.46% 23.07% 30.77% 30.77% 38.46% ONA- 4 3 9 4 5 7 4 5 7 25% 18.75% 56.25% 25% 31.25% 43.75% 25% 31.25% 43.75%

Le tableau n°19, montre que la fréquence des années sèches pendant un indice d’oscillation nord-atlantique fortement positif est plus grande que la première méthode pour les trois stations. Pour un indice d’oscillation nord-atlantique négatif (ONA-), il est plus probable d’avoir une année humide, qu’une année normale ou sèche surtout pour la station de Mascara ou la fréquence dépasse 56%.

A notre connaissance, et en se basant sur la recherche bibliographique , les études ont analysées la relation entre l’ONA et la pluviométrie à partir de la corrélation ; Les résultas restent toutefois discutables. Aucune affirmation ne peut être avancée à l'heure actuelle sur la liaison entre l’oscillation nord-atlantique et la pluviométrie sur l’Ouest algérien. Mais à la lumière de nos résultats surtout à partir des tableaux de contingences on peut dire qu’il y a quand même un lien entre cette oscillation et la pluviométrie dans notre région d’étude à l’exception de quelques stations à l’instar de la station de Maghnia. Ceci est logique parce qu’il faut avoir à l’esprit que la pluviométrie n’est pas expliquée uniquement par ce facteur mais elle est influencée par beaucoup de facteurs climatiques.

58 CHAPITRE 6 : ETUDE DES SEQUENCES

6.1 Introduction

Toutes les plantes cultivées et particulièrement les grandes cultures ont des besoins spécifiques en eau. Ces besoins varient selon la période de croissance et dépendent des facteurs climatiques sous les quels elles évoluent. Le cycle végétatif est traversé par des épisodes favorables et défavorables du climat, et dont la répartition aléatoire dans le temps fait que ces besoins spécifiques ne sont pas nécessairement satisfaits. Les déficits ainsi enregistrés peuvent coïncider avec des périodes sensibles au cours des quelles les phénomènes végétatifs (la fécondation, florisation…) sont affectés. Ce qui conditionne le rendement final. D'ou l'intérêt de l'étude des séquences sèches et les séquences pluvieuses.

L’analyse des séquences pluvieuses ainsi que celle des séquences sèches nous conduit à l’utilisation du modèle Markovien. Ce modèle est basé sur un codage binaire des précipitations journalières, c’est à dire ces dernières sont recodées en jours secs et pluvieux notés respectivement par 0 et 1. Le jour sec dépend du seuil Is qu’on fixe selon l’utilisation voulue, dans notre étude nous allons utiliser plusieurs seuils . Plus Is est grand plus les séquences sèches deviennent longues et par conséquences les séquences pluvieuses se raccourcissent.

Les chaînes de Markov tiennent compte de cette liaison entre les jours successifs ; en effet la pluie du jour k dépend de l’état des jours passés. Ce modèle sera du premier ordre si la pluie du jour k ne dépend que du jour précédent c’est à dire du passé le plus proche de l’état. Il sera d’ordre h si la pluie du jour k dépend des k-1, k-2, ….,k-h jours passés. Nous nous limitons dans notre étude à l’analyse du premier ordre seulement.

6.2. Modèle Markovien d’ordre 1 :

Soit X la variable aléatoire caractérisant l’état ; Xk =j (j=0,1) représente l’état du jour k et Xk-1 = I (I=0,1) l’état du jour k-1. le modèle Markovien du premier ordre est caractérisé par les probabilités conditionnelles de passage de l’état du jour k-1 à l’état du jour k. Tel que : prob ( Xk=j /Xk-1 =I) =ij avec ces deux états, on a quatre probabilités conditionnelles ij formant la matrice de passage suivante, dans laquelle la somme des lignes est égale à l’unité.

Etat au jour k-1 Etat au jour k 0 1 0  00  01 1  10  11

Ces probabilités peuvent être obtenues à partir du dénombrement des éventualités N00 ,N01, N10 ,N11 ; 11 sera par exemple, le rapport entre le nombre de cas ou l’on a observé deux jours pluvieux successifs N11 sur le nombre de jours de pluie N1.

α = N 11 11 N 1 on peut aussi déterminer la probabilité de passage pluie, pluie par la formule suivante :

α = − () 11 1 NL PP

LP : nombre de séquences pluvieuses. NP : nombre de jours de pluie.

59 La probabilité de recevoir un jour de pluie est :

= 0 P NNP Ou N est le nombre de jours d’observation; il existe entre cette probabilité et les probabilités conditionnelles la liaison suivante :

P =α ()α +α0110010 Q=α ()α +α011010

A l’aide du modèle Markovien du premier ordre on peut calculer la moyenne LP , l’écart type σ P et le coefficient de variation CVP des séquences pluvieuses par les formules suivantes :

2 LP = (11 −α11) P = ()αασ 1011 CVP = α11

6.3. Application du modèle sur nos stations :

Tenant compte des résultats de la régionalisation précitée, nous avons choisi que trois stations pour appliquer cette analyse ; la station de Saida représentant la première région , Tlemcen Zenatta pour la deuxième région et la station de Mascara pour la troisième région .

Selon la méthode de calcul citée auparavant, nous obtenons les matrices de transition pour nos stations à des seuils différents et sur la période 1982 à 1991.tableau (20)

Tableau n ° 20 : les probabilités conditionnelles pour les trois stations à des seuils différents.

Seuil 0.1mm Seuil 0.5mm Seuil 1mm Seuil 5mm station α 00 α 01 α 10 α 11 α 00 α 01 α 10 α 11 α 00 α 01 α 10 α 11 α 00 α 01 α 10 α 11 Mascara 0.86 0.14 0.50 0.50 0.88 0.12 0.56 0.44 0.90 0.10 0.57 0.43 0.95 0.05 0.77 0.23 Saida 0.85 0.15 0.47 0. 53 0.88 0.12 0.56 0.44 0.89 0.11 0.62 0.38 0. 96 0.04 0.78 0.22 Zenatta 0.87 0.13 0. 53 0.47 0.90 0.10 0.58 0.42 0.91 0.09 0.63 0.37 0.96 0.04 0.74 0.26 a partir des matrices de transition pour le seuil 0.1mm on remarque que pour la station de Saida la probabilité conditionnelle 11 est un peu supérieur à 10 ce qui n’est pas le cas pour la station de Zenatta et la station de Mascara. Pour cette dernière (Mascara)les deux probabilités sont égales par contre pour Zenatta il sera plus probable qu’il pleuve le lendemain, si aujourd’hui il fait beau. Pour le seuil 0.5 mm, comme pour les autres seuils, les probabilités conditionnelles varies légèrement d’une station à l’autre.

6.3.1. Séquences pluvieuses :

Connaissant la fréquence des différentes longueurs de séquences on a calculé leur longueur moyenne, leur écart type et leur coefficient de variation. Les résultats de calcul des séquences pluvieuses sur toute l’année et en considérant la période 1982-1991, sont regroupés dans le tableau (21)

60 Tableau N ° 21 : Moyenne, écart type et coefficient de variation des séquences pluvieuses à des seuils différents.

Seuil 0.1mm Station Longueur moyenne Ecart type Coef de variation observée Markov observée Markov observée Markov Mascara 2.02j 2.00j 1.38j 1.41j 68.43% 70.71% Saida 2.10j 2.13j 1.50j 1.55j 71.15% 72.80% Zenatta 1.88j 1.89j 1.34j 1.29j 71.18% 68.56% Seuil 0.5mm Station Longueur moyenne Ecart type Coef de variation observée Markov observée Markov observée Markov Mascara 1.78j 1.78j 1.17j 1.18j 65.74% 66.33% Saida 1.80j 178j 1.27j 1.18j 70.57% 66.33% Zenatta 1.72j 1.72j 1.09j 1.12j 63.50% 64.80% Seuil 1mm Station Longueur moyenne Ecart type Coef de variation observée Markov observée Markov observée Markov Mascara 1.74j 1.75j 1.04j 1.15j 59.54% 65.57% Saida 1.62j 1.61j 1.07j 0.99j 65.98% 61.64% Zenatta 1.60j 1.59j 0.92j 0.97j 57.54% 60.82% Seuil 5mm Station Longueur moyenne Ecart type Coef de variation observée Markov observée Markov observée Markov Mascara 1.29j 1.30j 0.58j 0.62j 44.54% 47.95% Saida 1.28j 1.28j 0.57j 0.60j 44.67% 46.90% Zenatta 1.34j 1.35j 0.66j 0.69j 49.33% 50.99%

A partir des formules mentionnées antérieurement nous avons calculé les paramètres du modèle Markovien pour les trois stations (tableau, 21). Pour le seuil 0.1mm la longueur moyenne annuelle de séquences pluvieuses de Saida est un plus longue (2.11j) qu’à Zenatta et à Mascara. A Saida, la séquence pluvieuse maximale a atteint 12 jours. Alors qu’a Zenatta et à Mascara elle n’a pas dépassée 9 jours. Et pour les autres seuils c’est Mascara qui a une longueur moyenne annuelle de séquences pluvieuses légèrement supérieure aux autres stations.

On remarque aussi que les longueurs moyennes des séquences pluvieuses se raccourcissent au fur et à mesure que le seuil pluviométrique augmente. Le même tableau n°21, montre qu’il est difficile de faire apparaître une différence entre les paramètres observés et ceux qui sont calculés par notre modèle.

6.3.2. Application aux séquences sèches :

Il est intéressant de faire l’étude des séquences sèches dont l’impact est certainement important pour la plante puisque le stock hydrique du sol décroît au fur et à mesure que la séquence sèche est plus longue. Les séquences sèches sont très variables. Pour le seuil 0.1mm, elles s’étendent de 1à 50 jours pour la station de Saida, à 111jours pour la station de Zenatta et à 129 jours pour la station de Mascara. Ces valeurs croissent avec l’augmentation du seuil.

Le tableau n° 22, donnent les résultats des statistiques calculés à partir des données observées et en considérant le modèle de Markov d’ordre 1.les formules sont les mêmes que les précédentes et il suffit de remplacer l’état 1 par 0.

61 Tableau n ° 22: Moyenne, écart type et coefficient de variation des séquences pluvieuses à des seuils différents.

Seuil 0.1mm Station Longueur moyenne Ecart type Coef de variation observée Markov observée Markov observée Markov Mascara 7.14j 7.14j 11.11j 6.62j 155.53% 92.73% Saida 6.65j 6.66j 7.63j 6.14j 114.63% 92.19% Zenatta 7.68j 7.69j 11.01j 7.17j 143.34% 93.27% Seuil 0.5mm Station Longueur moyenne Ecart type Coef de variation observée Markov observée Markov Observée Markov Mascara 8.55j 8.33j 12.98j 7.82j 151.87% 93.80% Saida 8.07j 8.33j 9.60j 7.82j 118.88% 93.80% Zenatta 9.68j 10j 14.80j 9.49j 152.90% 94.87% Seuil 1mm Station Longueur moyenne Ecart type Coef de variation observée Markov observée Markov observée Markov Mascara 10.05j 10j 15.53j 9.49j 154.58% 94.87% Saida 9.25j 9.09j 11.93j 8.58j 128.94% 94.33% Zenatta 11.58j 11.11j 20.31j 10.60j 175.49% 95.39% Seuil 5mm Station Longueur moyenne Ecart type Coef de variation observée Markov observée Markov Observée Markov Mascara 21.36j 20j 27.59j 19.49j 129.13% 97.47% Saida 24.08j 25j 28.11j 24.49j 116.74% 97.97% Zenatta 26.10j 25j 38.27j 24.49j 146.60% 97.97%

Comme pour les séquences pluvieuses, les moyennes calculées par les deux méthodes sont presque les mêmes , mais ce n’est pas le cas pour l’écart type et le coefficient de variation. Comparées aux séquences pluvieuses, ces séquences sèches sont bien plus longues et bien plus variables.

6.3.3. Ajustement des séquences :

Dans le modèle Markovien du premier ordre la probabilité d’observer une séquence pluvieuse de n jours est donnée par la fonction de distribution, elle sera définie comme suit :

()n−1 nf )( ×= ()αα 1110

On peut aussi déterminer la probabilité d’observée d’une séquence pluvieuse inférieure ou égale à une certaine longueur en utilisant la fonction de répartition . la probabilité au non dépassement ou la fonction de répartition est donnée par la relation suivante :

= −α n nF 1)( 11 Les graphiques des figures (40,41et 42) et celles de l’annexe 7 montrent l’ajustement par ce modèle des trois stations et on peut constaté qu’il est bien adapté pour les séquences pluvieuses. Les séquences pluvieuses de 1 jour sont les plus fréquentes pour tous les cas.

62 L’ajustement des séquences sèches par le modèle Markovien montre qu’il existe une grande différence entre les fréquences calculées et les fréquences théoriques surtout lorsque nous allons vers des seuils plus grands. D’après l’étude faite par Matari .A ; la loi binomiale négative fournie un bon modèle pour représenter la répartition des nombres de jours secs observés au cours d’une période fixée de l’année comme le mois, la saison ou l’année elle même.

Figure n°40 : modèle Markovien appliqué aux séquences sèches et pluvieuses pour la station de Mascara Saida(seuil 0.1mm)

modèle Markovien appliqué aux séquences pluvieuses pour modèle Markovien appliqué aux séquences sèches la station de Mascara (seuil 0.1mm) pour la station de Mascara(seuil 0.1mm) 1,0 0,25 0,9

0,8 0,20 0,7

0,6 0,15 0,5

0,4 0,10 0,3

les fréquences 0,2 0,05 les fréquences 0,1

0,0 0,00 012345678910 0 20406080100120140 nombre de jours de pluie le nombre de jours secs la fréquence observée F(n) fonction de répartition f(n) fonction de densité la fréquence observée f(n) densité de répartition

modèle Markovien appliquée aux séquences pluvieuses pour le modèle Markovien appliqué aux séquences sèches pour la station de Zenatta(seuil 0.1mm) la station de Zenatta (seuil 0.1mm) 1,0 0.25 0,9

0,8 0.20 0,7

0,6 0.15 0,5

0,4 0.10 0,3

les fréquences 0,2 0.05 les fréquences 0,1

0,0 0.00

012345678910 0 20406080100120 nombre de jours de pluie nombre de jours secs la fréquence observée F(n) fonction de répartition f(n) densité de répartition la fréquence observée f(n) densité de répartition

Figure n°41 : modèle Markovien appliqué aux séquences sèches et pluvieuses pour la station de Zenatta (seuil 0.1mm)

modèle Markovien appliqué aux séquences pluvieuses modèle Markovien appliqué aux séquences sèches pour pour la station de Saida (seuil 0.1m m ) la station de Saida (seuil 0.1mm)

1,0

0,9 0,20

0,8

0,7 0,15 0,6

0,5 0,10 0,4

0,3 0,05

les fréquences les 0,2 les fréquences 0,1

0,0 0,00

012345678910111213 0 1020304050 nombre de jours de pluie nombre de jours secs la fréquence observée F(n) fonction de répartition f(n) fonction de densité la fréquence obsevée f(n) densité de répartition

Figure n° 42 : modèle Markovien appliqué aux séquences sèches et pluvieuses pour la station de Saida(seuil 0.1mm)

63 6.4. CONCLUSION

Durant les dernières décennies l’eau s’est raréfie un peu partout et particulièrement à l’Ouest algérien. Notre étude serait un complément à celles menées sur cet axe. Elle va nous permettre d’analyser la pluviométrie à l’échelle spatiale, temporelle et ses conséquences sur les ressources hydriques.

Cette étude s’est basée sur l’analyse de données pluviométriques observés au niveau de notre région. Nous avons choisi à partir de l’historique des stations existantes 23 postes pluviométriques, couvrant d’une manière uniforme couvrant le Nord Ouest algérien et qui ont fonctionné sans arrêt depuis 1968.

En dépit de ce tri de stations, l’examen visuel des données de ces dernières montre que certaines séries présentent un certain nombre de lacunes et d’autre une hétérogénéité. Pour tester l’homogénéité de nos séries nous avons utilisé la méthode de double cumul et celle des résidus de P.Bois . Ces deux méthodes présentent une bonne concordance entre elles. Elles montrent en évidence des hétérogénéités de quelques séries qui sont corrigées par la suite.

Les résultats fournis par une analyse en composantes principales, pour la mise en évidence d’ensembles régionaux de notre zone d’étude montrent une bonne cohérence spatiale entre les stations. On remarque l’existence de trois ensembles régionaux distincts, formés par un groupe de stations ayant un comportement similaire.

L’étude de la variabilité des précipitations à partir des variables centrées réduites des totaux annuels, a été faite sur trois stations représentatives (Mascara, Maghnia et Sougeur). Cette analyse a mis en évidence la succession de deux phases, un long épisode globalement pluvieux qui s'est étendu entre le début des années 50 et la fin des années 70, une période globalement déficitaire, qui aurait commencé au début des années 80 et qui persiste jusqu'à nos jours. Les pluies d’hiver durant la dernière période ont connu généralement une baisse pour les trois stations types, alors que les pluies du printemps sont devenues plus élevées durant les deux dernières décennies.

Les résultats obtenus par l’étude de la sévérité de la sécheresse, en utilisant différentes méthodes comme celles des quintiles et des terciles, confirment la persistance et l’abondance des années déficitaires durant les deux dernières décennies pour notre région d’étude.

Quant à la relation entre l’oscillation Nord-atlantique et la pluviométrie sur l’Ouest algérien, à la lumière de nos résultats surtout à partir des tableaux de contingences on peut dire qu’il y a quand même un lien statistique significativement différent de zéro entre cette oscillation et la pluviométrie dans notre région d’étude à l’exception de quelques stations comme celle de Maghnia. Ceci est probablement du à des causes propres à certaines stations ou bien à l’existence d’autres facteurs qui influencent la pluviométrie de notre pays(tel que géomorphologiques …).

L’étude des séquences sèches et des séquences pluvieuses par les chaînes de MARKOV qui ne sont fondées que sur les états des jours, secs ou pluvieux a montré que les séquences sèches ont une longueur moyenne qui augmente au fur et à mesure que le seuil croît.. Le modèle Markovien ajuste bien les séquences pluvieuses, par contre l’ajustement des séquences sèches par ce modèle montre qu’il existe une grande différence entre les fréquences calculées et les fréquences théoriques surtout lorsque nous allons vers des seuils plus grands.

CHAPITRE I : EVOULUTION DES REGIMES PLUVIOMETRIQUES

I.1. Introduction

L’analyse de l’évolution des précipitations au Nord Ouest Algérien et les tendances qu’on y peut détecter pendant les dernières décennies du XXème siècle, sont du plus grand intérêt pour une région où les ressources hydriques constituent un des aspects clés de la gestion de l’environnement. D’autre part, les indications internationales concernant le changement climatique, mettent en évidence le besoin de travailler à l’échelle régionale et de mettre l’accent sur la dimension spatiale des tendances trouvées. Ces recommandations sont spécialement nécessaires dans les milieux méditerranéens, où les incertitudes sur le comportement futur des précipitations sont encore plus grandes. Le manque d’études consacrées á la régionalisation des variables climatiques, sont à la base de cette ignorance.

Notre travail essaie de combler cette lacune. De toute évidence, garantir la fiabilité de cette information constitue une étape préalable à la réalisation d’une étude temporelle ou spatiale quelle qu’elle soit. Il n’existe pas de procédés générateurs d’information en dehors des procédés de mesure. Cet adage, vieux comme le monde, s’applique à toute démarche scientifique et à la climatologie en particulier. De ce fait, l’étude du climat et le suivi de son évolution nécessitent de longues et nombreuses séries d’observations. Malheureusement, nous ne disposons jamais de sériés de données parfaitement fiables ni continues.

La constitution d’échantillons, au sens statistique du terme est donc un processus long parsemé d’embûches et au cours duquel de nombreuses erreurs de nature fort différente sont susceptibles d’être commises. Par ailleurs, il est indispensable, avant d’utiliser des séries de données, de se préoccuper de leur qualité et de leur représentativité. Le contrôle des données pluviométriques fera l’objet de cette deuxième partie du travail.

I-2 Collecte des données

Les données qui figurent dans le présent travail ont été fournies par l’A.N.R.H et l’ONM d’oran. Il s’agit des totaux mensuels et annuels de précipitations.

I-2-1- Choix des stations

Pour un bon traitement des données recueillies, il est nécessaire et indispensable que la période de collecte soit suffisamment longue, autrement dit l’échantillon doit être suffisamment grand (El Ouissi A. 2004). Cependant, la réalité est différente à cause des lacunes que nous trouvons souvent dans les séries d'observation de ces stations (Azzaz H. 2001). Pour assurer une bonne représentation de notre région, nous avons d'abord travaillé sur 23 stations pluviométriques ayant des périodes aussi longues que possibles et réparties d'une façon plus ou moins uniforme sur toute la zone.

Le tableau n°23 résume les coordonnées Lambert et la période d'étude des différentes stations retenues dans l'étude. I-2 Critique des données Pour être utilisables, les observations doivent être aussi exactes que possibles et comparables les unes aux autres, donc synchrones et faites dans les mêmes conditions.

1-2-1 Détection des anomalies: Dans les séries de données climatiques se glissent des erreurs qui peuvent avoir des origines multiples (erreur de lecture, erreur de report, déterrage de l'appareillage, etc.…).

Tableau n°23 : liste des stations du réseau météorologiques retenues code nom X (Km) Y (Km) Altitude (m) période d'étude 010803 Mehdia 413,90 237,35 918 1915-1998 010901 Sougueur 390,55 210,10 1140 1926-2001 010904 Dahmouni trumulet 388,80 235,95 970 1926-2001 012309 Oued Sly 365,20 312,70 95 1926-2001 012503 Sidi Hosni 392,95 242,05 790 1926-2001 012605 Ammi Moussa 357,40 286,15 140 1926-2001 012703 Kenenda ferme 330,15 262,60 590 1926-2001 013002 Frenda 348,60 197,00 990 1926-2001 013004 Ain El Haddid 334,50 197,00 829 1926-2001 013304 Takhemaret DH1 312,75 202,85 640 1968-1998 040405 Tamzourah 195,45 239,90 189 1915-1998 040438 Oran ANRH 198,70 272,60 126 1915-1998 040601 Stidia 526,25 284,75 41 1915-1998 080701 Mederissa 367,05 178,60 1095 1926-2001 110201 Sidi Ali Benyoub 186,55 192,20 635 1915-1998 111208 Sidi Mimoun 288,90 196,25 690 1968-1998 111403 Ain Fekan 254,30 217,20 990 1915-1998 111404 Aouf M.F 287,15 211,80 990 1926-2001 111503 Bouhanifia bge. 248,15 225,05 306 1926-2001 111511 Mohamadia GRHA 261,85 257,70 50 1926-2001 160311 Maghnia Lalla 95,00 181,35 395 1915-1998 160401 Sebdou 131,25 158,55 875 1968-1998 160403 Beni Bahdel 254,30 217,20 666 1941-2001 160410 Merchiche 133,60 163,85 1250 1968-1998 160601 Chouly 149,65 181,00 700 1941-2001 160602 Meurbah 145,75 167,60 1100 1968-1998 160701 Meufrouche bge 135,55 180,20 1110 1968-1998 160702 Benskrane 143,42 205,35 260 1950-1998 160802 Pierre du Chat 123,10 213,35 80 1941-2001

Contrairement aux altitudes, les données exceptionnelles devraient se répéter dans plusieurs stations. Donc, il est indispensable de comparer tous les relevés des stations faisant partie de la même micro- région pour s'assurer qu'ils ne présentent pas de discordance anormale. Par exemple : en 1974, au niveau de la station de Beni Bahdel le taux pluviométriques annuel est particulièrement singulier (229.7 mm), en faisant la comparaison avec d’autres stations avoisinantes (Chouly : 194.5 mm ; Mefrouch : 273.4 mm), nous avons déduit que cette valeur est une donnée extrême.

Les méthodes utilisées pour la détection des valeurs aberrantes peuvent être analytiques ou graphiques.

I-2-2-1- Méthodes analytiques:

Pour la détection des valeurs aberrantes, nous utiliserons, généralement, l'intervalle de confiance pour la moyenne d'après la loi normale, ou encore nommé méthode du cumul des résidus. 66

Pour la pluviométrie, l'intervalle est: +−∈ x x )Sx,Sx(x

Avec x et S x la moyenne et l'écart type de la série calculée sur le mois où la valeur aberrante apparaît. ∑ − )xx( S = i x − 1n

xi : Précipitation mensuelle. n : nombre d’années d’observations.

Cependant, nous avons utilisé un intervalle exprimant un seuil de 99% = (de la table de la distribution normale, nous trouvons 99.0 575.2U ).

Cet intervalle est comme suit: ×+×−∈ x x )S575.2x,S575.2x(x Chaque donnée sortante de l'intervalle ainsi défini est comparée aux données équivalentes des stations voisines. Si toutes les données des stations comparées sortent de l'intervalle, il s'agit d'un phénomène météorologique particulier. Cette valeur ne peut être mise en doute. Par contre si les valeurs des autres stations ne sortent pas de l'intervalle de confiance calculé pour chaque station, il convient de corriger la donnée aberrante par la méthode d'estimation par les données des stations voisines (El Ouissi A. ; 2004).

Le fait de rejeter un certain nombre de valeurs aberrantes ne fait qu’augmenter le nombre de valeurs manquantes, déjà important pour certains postes. D’une manière générale, les manques affectent surtout le début des années soixante ; ces manques sont dus à la guerre.

I-2-2-2- Méthodes graphiques

I-2-2-2-1- Le simple cumul

Le principe consiste à cumuler les valeurs observées et voir ensuite si ces cumuls forment une droite en fonction du temps, avec ou sans changement de pente. D'après cette méthode, une série est dite homogène si la droite obtenue ne représente pas de cassure apparente, c'est à dire que dans le cas contraire la série est hétérogène.

Les années sont portées en abscisse et les cumuls en ordonnée. L'application de cette méthode est limitée, lorsqu'il s'agit d'une série dont les valeurs varient fortement d'une année à une autre, et même s'il existe une cassure de la droite, on ne peut pas différencier entre une hétérogénéité des données et une tendance climatique.

I-2-2-2-2- Le double cumul

La méthode du double cumul peut également mettre en évidence la vérification de l'homogénéité des données des stations étudiées pour la recherche d'une éventuelle tendance en dehors de celles produites naturellement. Le principe est le même que celui de la méthode du simple cumul, seulement la droite des cumuls n'est plus obtenue en fonction du temps mais en fonction d'une deuxième station de la même région qu'on appellera station de référence, cette dernière devra être homogène dès le départ. 67

Les stations de références considérées sont celles de barrage, car le personnel de l'ANRH confirme l'homogénéité de ce genre de stations. La similitude de comportement des deux stations se traduit par un quasi alignement des points représentatifs, une déviation de comportement d'une des deux séries va se traduire par un nouvel alignement le long d'une droite différente de la première. Cette méthode permet de visualiser graphiquement la rupture de pente de la droite de régression en cas d'hétérogénéité.

I-2-2-2-3- Méthode des résidus (Bois, 1972)

L'étude d'homogénéité des séries par la méthode du double cumul est généralement confrontée au manque de tests statistiques valables pour préciser la signification des cassures apparentes. ε P. Bois a suggéré une méthode basée sur le cumul des résidus i . Cette méthode permet de déterminer un seuil à partir duquel la cassure est significative.

Le problème revient à rechercher une courbe de contrôle telle que tout dépassement amène à repousser l'hypothèse d'homogénéité de la série avec un seuil de confiance Choisi. P Bois a montré que la courbe de contrôle est une ellipse d'équation:

− )in(i α −⋅⋅±= .²r1StY i y2/ − 1n − )in(i Où − .²r1.S est la variance des résidus. Ces résidus étant déterminés y − 1n par la relation suivante : S ε y −−−= ii .ryy i )xx( Sx ε i est donc la différence entre la valeur observée et la valeur donnée par la régression linéaire de y en x. tα 2/ : Variable de Student ;

S y : L’écart type de y ;

S x : L’écart type de x ; y : Moyenne de y ; x : Moyenne de x ; r : Coefficient de corrélation entre les deux variables.

Cette méthode permet de dilater les différences, ce qui augmente considérablement la clarté du graphique surtout dans le cas où les écarts types sont faibles.

Les résultats obtenus sont représentés par les figures n° : 43 au n° :46 (le reste dans l’annexe n°8).

Détection des anomalies systématiques de VT par Detection des anomalie de VT rapport à VR par rapport à VR Station C110308 et C110312 Station de C110102 et C110201 300 200 200 100 100 0 0 -100 -100 -200 -200 -300 4 8 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 12 16 20 24 28 32 36 40 (ellipse ayant 98% de chance de contenir le cumul des écarts) (ellipse ayant 98% de chance de contenir le cumul des écarts)

Fig.43

Détection des anomalies systématiques de VT par Détection des anomalies systématiques de VT par rapport à VR rapport à VR Station C111406 et Station C110305 et C110304 300 C111401 300 200 200 100 100

0 0

-100 -100 -200 -200 -300 -300 4 8 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 12 16 20 24 28 32 36 40 (ellipse ayant 98% de chance de contenir le cumul des écarts) (ellipse ayant 98% de chance de contenir le cumul des écarts)

I-3 Choix d'un modèle statistique Comme Chaumont, nous avons constaté que les distributions statistiques des précipitations annuelles et mensuelles présentaient une nette dissymétrie positive. Il préconisait par contre deux modèles de distribution: Une distribution log-normale en "régime méditerranéen, une distribution racine- normale en régime "sub- tropical".

Les moyens de calcul à notre disposition maintenant, nous permettent de tester ces deux types de lois sur un très grand nombre de stations.

Il nous est apparu que la quasi- totalité des séries les plus longues et les plus fiables suivaient une loi racine-normale. Dans les rares cas où la loi log-normale paraissait mieux adaptée, l'étude effectuée par l'A.N.R.H dans le cadre du projet PNUD/ ALG/88/021 a montré que ces séries avaient subi des détarages.

Les figures qui suivent (fig. n° :47), présentent pour chaque grand bassin versant l'ajustement à une loi racine-normale d'une des stations les plus longues et les plus fiables. On constate que sur ces données (réellement observées et non-encore homogénéisées) que la loi racine-normale est bien adaptée depuis le site très pluvieux de Aouf, jusqu'au site de Medrissa au Sud ouest de notre zone d'étude.

En abscisses sont portées les fréquences expérimentales selon l'intégrale de Gauss, et en ordonnées les racines carrées des précipitations annuelles et mensuelles exprimées en millimètres.

Figure n°44: ajustement selon une loi racine normale pour les trois stations Médrissa Sidi Ali Benyoub et Bensekrane

Station de Mederissa, 080701, 76 ans

30 Station de Bensekrane, 160702, 41 ans 20 30 10 20

Racine de x 0 10

-2,5 -1,5 -0,5 0,5 1,5 2,5 Racine de x 0 -2,5 -1,5 -0,5 0,5 1,5 2,5

Station de Bensekrane, 160702, 41 ans 30

20 10

Racine de x 0 -2,5 -1,5 -0,5 0,5 1,5 2,5

Dans nos essais pour combler les lacunes, nous sommes persuadés qu'il n'est pas possible de combler une série, au sens où l'on prétend la remplacer par une suite de valeurs individuelles, ayant les mêmes propriétés qu'un échantillon de la population hypothétique exacte.

Nous avons dans un premier temps comblé les lacunes par régression avec des stations proches et disponibles. Cette démarche s'est avérée fastidieuse et surtout peu fiable. Le choix des variables explicatives est vite compliqué et de plus les erreurs accidentelles et/ou systématiques qui ne manquent pas d'affecter certaines observations, sont ainsi répétées.

Laborde J.P propose une méthode qui permet de combler rapidement et simplement les lacunes avec la partie la plus fiable du tableau de données. Cette méthode est basée sur le principe de l'analyse en composantes principales (ACP). Ayant montré que les variables (totaux pluviométrique annuels et mensuels) sont sensiblement "racine – normales, il suffit de remplacer chaque observation par sa racine carrée pour obtenir de nouvelles variables de distribution 70 normale et ainsi de se rapprocher des conditions dans lesquelles des régressions linéaires puissent être envisageables.

Une fois cette étape réalisée, nous avons jugé nécessaire un essai de séparation des stations retenues pour l'étude en petits groupes se trouvant dans la même région et ayant probablement presque les mêmes conditions topographiques.

Dans chacun de ces groupes, nous avons choisi une station de référence. Les critères de choix de cette dernière sont par ordre d'importance:

L'intensité de liaison des séries combinées à la grandeur des échantillons (coefficient de corrélation).

La distance des postes deux à deux (on a intérêt à corréler des stations voisines), en cas d'égalité, on s'intéressera à leur différence d'altitude ou à leur situation géographique.

En se basant sur ces critères, nous avons pu dégager 12 groupes de stations. Pour combler les lacunes des données d'observation à l'échelle annuelle et mensuelle, nous avons utilisé les macro-commandes Hydrolab (Hydrolab 98.2).

I.4. Conclusion

Deux résultats de cette étude sont à retenir :

La majeure partie de travail a résidé dans l’analyse critique des données. Malgré cet effort il faut être modeste et prudent : il réside encore des anomalies dans les séries de données. Afin de valider les ruptures et corriger ces anomalies, il est nécessaire d’avoir un historique des postes le plus complet possible.

A des échelles de temps plus fines comme celle du mois, nous avons rencontré de très grosses difficultés à corréler les séries. Au Sud c’est indéniablement la faible densité du réseau exploitable qui en est la cause principale. Au Nord, c’est plus vraisemblablement des erreurs qui expliquent cette difficulté.

I.5 Etude de la variabilité pluviométrique

Le Nord Ouest Algérien est soumis à des variations pluviométriques spatio-temporelles très irrégulières, pour caractériser cette variabilité interannuelle, nous avons défini les différentes caractéristiques descriptives des stations pluviométriques ayant une période d’observations comprise entre 1930 et 1999 (tableau n°24). Nous avons constaté que la moyenne annuelle des totaux précipités varie entre 321 mm et 566 mm au niveau de la station du barrage de Bouhanifia et la station de Aouf, ce dernière constitue le secteur le plus arrosé de la macta. On a remarqué également que les moyennes des 23 stations sont assez proches de la médiane, ceci montre qu’effectivement la loi de distribution est légèrement dissymétrique.

I.5.1 Caractéristiques statistiques des pluies annuelles

Pour évaluer la variabilité des précipitations annuelles sur la région, nous avons employé des formules climatiques simples mais capables de donner de bonnes informations, permettant aussi une représentation efficace du phénomène. A ce propos nous avons utilisé le coefficient de variation exprimé en pourcentage (%) sachant que :

CV (σ )×= 100 x x : Moyenne de la série ; σ: Écart-type.

Nous rappelons que selon Matthews (1981) le coefficient de variation des pluies est une mesure assez efficace de la variabilité par rapport à la moyenne d’un échantillon et que ses valeurs sont, en général, plus élevées si les moyennes des séries sont petites. Au niveau de notre zone d’étude, le coefficient de variation varie entre 25 % et 45 % à la station de Medrissa et à la station de Ain El hadjar.

Pour mieux évaluer la signification spatiale et temporelle des relations entre les précipitations et leur variabilité, nous avons cherché une technique efficace pour présenter d’une façon simple des renseignements sur les caractères régionaux. Pour réaliser cette technique, on a mis en abscisses toutes les stations de l’Ouest vers l’Est et en ordonnées tant les précipitations (en mm) que le coefficient de variation (en %).

Sur la figure n°45, plusieurs situations caractéristiques et différentes spécificités régionales de notre zone d’étude sont tout à fait évidentes. La variabilité est très importante et irrégulière. Le coefficient de variation varie entre 25% et 45% à la station de Mederissa et à la station de Ain El Hadjar. respectivement. La moyenne des totaux pluviométriques annuels oscille à son tour entre 326 mm et 566.1 mm à la station de Rechaga et à la station de Aouf respectivement.

Tableau n°24 : caractéristiques descriptives des séries d’observations à l’échelle annuelle Station Moyenne Médiane Minimum Maximum Ecart-type CV max/min Mehdia 386,98 369,30 203,80 735,20 101,00 0,26 3,6 Sougueur 361,49 348,90 115,50 730,50 120,87 0,33 6,3 Dahmouni Trumulet 418,95 405,30 176,20 748,40 118,02 0,28 4,2 Tissemsilet 394,83 381,50 169,60 784,70 118,60 0,30 4,6 Oued Sly 349,70 345,20 129,60 611,10 116,31 0,33 4,7 Sidi Hosni 387,56 366,20 129,40 763,70 146,18 0,38 5,9 Ammi Moussa 380,88 364,00 192,80 627,50 111,49 0,29 3,3 Kenenda Ferme 423,64 437,00 102,90 894,00 165,38 0,39 8,7 Frenda 437,57 431,30 237,30 705,10 116,03 0,27 3,0 Ain El Haddid 374,22 363,80 169,80 627,00 110,07 0,29 3,7 Tamazourah 409,62 430,40 165,70 720,20 118,24 0,29 4,3 Stidia 363,84 355,50 123,90 645,40 121,08 0,33 5,2 Oran 375,80 372,60 167,30 661,00 114,36 0,30 4,0 Mederissa 326,35 327,10 159,70 595,50 82,31 0,25 3,7 Sidi Ali Ben Youb 377,56 383,00 79,90 621,20 104,30 0,28 7,8 Tessala 440,70 422,42 134,30 953,99 161,63 0,37 7,1 Ain El Hadjar 384,00 374,50 54,80 997,80 174,44 0,45 18,2 Saida 342,26 335,20 157,90 595,60 97,72 0,29 3,8 Oued Taria 304,47 298,90 32,50 582,90 113,45 0,37 17,9 Ain Fekan 368,89 365,50 166,00 616,60 118,48 0,32 3,7 Aouf M.F. 566,14 547,70 205,90 991,20 175,72 0,31 4,8 Bouhanifia Bge. 321,11 322,00 135,00 479,00 87,34 0,27 3,5 Mohamadia GRHA 347,94 345,90 165,60 515,90 89,56 0,26 3,1 Maghnia 397,83 382,80 143,90 724,80 142,04 0,36 5,0

Figure n°45: Relation entre les pluies annuelles et leurs coefficients de variations

Préciptations annuelles CV 600 50 45

) 500 40 35 400 30 300 25

20 CV (%) 200 15

Précipitations annuelles (mm 10 100 5 0 0 Saida Frenda Mehdia Tessala Ferme Oued Sly Oued Sougueur Ain Fekan Ain Kennenda Oued Taria Oued Tamzourah

I.5.2 Evolution des totaux pluviométriques annuels

En Algérie, l’étude de variabilité interannuelle sur la période 1930-1999 pour les région de l’Ouest (fig.46), montre que le plus grand nombre d’années déficitaires s’observe durant la décennie 40, la décennie 80 et la décennie 90. Ces résultats montrent également la persistance des totaux déficitaires qui se sont prolongés sur plusieurs années successives. Entre ces deux grandes sécheresses, la pluviométrie a été généralement normale ou excédentaire, on a même enregistré 7 années pluvieuses consécutives entre la fin des années 40 et le début des années 50 au niveau de la station de Ain Fekan. L’année hydrologique la plus sèche depuis 1930 est observée au début des années 80 (1982-1983), durant cette année, le total pluviométrique annuel a atteint 32.5 mm à la station de Oued Taria. Ceci fut le cas pour plusieurs stations du Maghreb et même du Sahel.

moyenne=397.3 Totaux précipités annuels écart-type=142.0 moyenne C.V=0.36 8 ann. exc. 3 ann. exc. 5 ann. exc. 8 ann. exc. 6 ann. exc. 2 ann. exc. 1 ann. exc. 800

700

600

500

400

300

200

100 2 ann. def. 7 ann. def. 5 ann. def. Totaux précipités annuels (mm) 2 ann. def. 4 ann. def. 8 ann. def. 9 ann. def.

1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 1999

Figure n°46 : Evolution chronologique des totaux pluviométriques annuels à la station Maghnia Lalla

I.5.3. Evolution des totaux pluviométriques printaniers et hivernaux

La répartition saisonnière des précipitations dans l’année et ses variations conditionnent, en relation avec les facteurs thermiques, l’écoulement saisonnier et par conséquent le régime des cours d’eau ainsi que celui de nappes aquifères. Sa connaissance est donc fort indispensable pour la gestion des ressources en eau.

Cependant, si le phénomène de variabilité des précipitations saisonnières se prêtent facilement à l’analyse, vu son caractère tranché dans la zone d’étude, il est néanmoins malaisé de définir de saisons pluviométriques spatialement homogènes et ce en raison des différences des régimes de précipitations déterminés eux-mêmes par des variantes à la fois géographiques et météorologiques.

Pour étudier l’évolution des totaux pluviométriques printaniers et hivernaux, on a appliqué la méthode des cumuls des écarts à la moyenne et la méthode de la moyenne mobile.

cu1.5.3.1. La moyenne mobile :

Chaque observation est remplacée par une moyenne arithmétique calculée sur la valeur de cette observation et les valeurs voisines qui l‘encadrent ; dans le cadre de notre étude on a utilisé trois valeurs : ainsi xi est remplacé dans la série par

− ++ xxx + 1i i 1i ……………. (Grisolet H.) 3

Cette méthode réduit l’influence des variations accidentelles, élimine l’effet des fluctuations de très courtes périodes et par conséquent les résultats sont plus commodes à interpréter. On a opté pour cette méthode en raison de sa simplicité.

I.3-2 La méthode des écarts à la moyenne : n La méthode des cumuls des écarts à la moyenne ∑ i −xx )( dont la somme égale est à zéro i=1 permet de dégager les grandes tendances en faisant abstraction des faibles fluctuations d’une année à l’autre, quand la somme de ces écarts croit, la tendance est à la hausse, quand elle décroît, elle sera à la baisse.

Les figures n°49 et 50, traduisent l’évolution des totaux hivernaux et printaniers. A partir de ces graphes, on remarque que les précipitations printanières et hivernales caractérisées par une variabilité spatio-temporelle irrégulière.

1) Pour les stations situées sur la bande comprise entre les méridiens 2 W et 2°00’ E, on remarque :

Un caractère excédentaire des pluies d’hiver depuis les années 30 jusqu’au milieu des années 70. Cependant, certains épisodes à la baisse sont enregistrés durant la fin des années 30 et le début des années 40 ; durant cette période, la station de Aouf enregistre une tendance à la hausse (le nombre d’années déficitaires ne dépasse pas 3 années consécutives).

Depuis les années 80 jusqu’à nos jours, cette zone a connu l’une des périodes les plus déficitaire en intensité et en persistance.

En ce qui concerne les pluies printanières, on a enregistré des variations différentes : ces pluies augmentent durant la décennie 30 puis diminuent au milieu des années 40. Au début des

74 années 50, les totaux pluviométriques printaniers présentent un caractère excédentaire sur l’ensemble de cette zone d’étude ; au milieu de ces années, on a enregistré un caractère déficitaire qui a duré jusqu’au milieu des années 60. Les totaux printaniers ont enregistré une augmentation jusqu’au milieu des années 70.

Au cours des années 80 et 90, les totaux printaniers sont les plus faibles et les plus déficitaires. On a donc constaté que les pluies de printemps traduisent bien l’évolution et la variation du régime pluviométrique dans cette zone. Mais la sécheresse observée durant ces deux décennies est principalement due à la baisse des pluies d’hiver.

Figure n°47 : Evolution chronologique des totaux pluviométriques hivernaux à la station de Aouf Période d’observation (1930-2000)

Méthode de la moyenne mobile à trois Méthode des cumuls des écarts à la points moyenne

Totaux pluviométriques hivernaux Moyenne mobile Moyenne 1600

) 700 1400 600 1200

500 1000

400 800

300 600

200 400 Cumul des écarts à la moyenne la à Cumulécarts des 100 200

Totaux pluviométriques hivernaux (mm hivernaux pluviométriques Totaux 0 0 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

Figure n°48 : Evolution chronologique des totaux pluviométriques printaniers à la station de Aouf Période d’observation (1930-2000)

Méthode de la moyenne mobile à trois Méthode des cumuls des écarts à la points moyenne

Totaux pluviométriques printaniers Moyenne mobile Moyenne 1200 600 1000

500 800

400 600

400 300 200 200 0

100 Cumul des écarts moyenne à la -200

Totaux pluviométriques printaniers (mm) printaniers pluviométriques Totaux 0 -400 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

Figure n°49 : Evolution chronologique des totaux pluviométriques hivernaux à la station Oued Sly Période d’observation (1930-1998) Méthode de la moyenne mobile à trois points Méthode des cumuls des écarts à la moyenne

Totaux hivernaux Moyenne Mobile Moyenne 1000 400,0 ) 900 350,0 800

300,0 700

250,0 600

500 200,0 400 150,0 300 100,0 200

50,0 moyenneà la Cumul des écarts 100 Totaux pluviométriques hivernaux (mm hivernaux pluviométriques Totaux 0,0 0

-100 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

Figure n°50 : Evolution chronologique des totaux pluviométriques printaniers à la station de Oued Sly Période d’observation (1930-1998)

Méthode de la moyenne mobile à trois points Méthode des cumuls des écarts à la moyenne

Totaux pluviométriques printaniers Moyenne mobile Moyenne 700,0

300 600,0

500,0 250 400,0 200 300,0

150 200,0

100,0 100 0,0

50 moyenneCumul à la des écarts -100,0

Totaux pluviométriques printaniers (mm) printaniers pluviométriques Totaux 0 -200,0 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

CHAPITRE 2 : APPROCHES ET ANALYSES PLUVIOMETRIQUES

2.1 Considérations Théoriques

2.1.1. Rappels sur les principes des tests statistiques

Une hypothèse statistique est simplement une assertion au sujet d’une population que l’on peut mettre à l’épreuve en tirant un échantillon au hasard. Une utilisation courante des statistiques est la notion de test, un test est un mécanisme qui permet de trancher entre deux hypothèses au vu des résultats d’un échantillon : soient H0 (l’hypothèse nulle) et H1 (l’hypothèse alternative) ces deux hypothèses, dont une et une seule est vraie.

Dans le processus de prise de décision, on court le risque de commettre deux sortes d’erreurs distinctes. La première est de rejeter à tort H0 qui est vraie, c’est l’erreur de première espèce et sa probabilité est α , le seuil d’erreur de test. La deuxième est d’accepter H0 alors quelle est fausse, c’est l’erreur de deuxième espèce et sa probabilité est notée β .

76 Le tableau suivant résume le dilemme du test d’hypothèses : l’état de la réalité est inconnu. On ne sait si H0 est vraie ou fausse. Si une décision de rejet ou de non-rejet doit être prise face à cette incertitude, on doit prendre le risque de commettre l’une ou l’autre des erreurs. Il y a quatre résultats possibles d’un test d’hypothèses.

Décision Résultat H0 acceptable H0 rejetée Décision correcte. Erreur de 1ère espèce. Si H0 est vraie Probabilité=1- α =seuil de Probabilité = α = seuil du confiance test ème Si H0 est fausse (H1 est vraie) Erreur 2 espèce. Décision correcte. Probabilité = β Probabilité = 1- β = puissance du test

Plus α sera grand (respectivement petit), plus β sera petit (respectivement grand). Le fait d'imposer un α faible conduit à une règle de décision plus stricte qui aboutit le plus souvent à n'abandonner l'hypothèse H0 que dans des cas rarissimes, et donc à conserver cette hypothèse quelque fois à tort. Le compromis entre les valeurs de α et β est donc souhaitable bien que difficile à réaliser. Les valeurs les plus courantes sont 5%, 1% ou 10%.

α étant fixé, il faut choisir une variable de décision, variable qui doit apporter de l'information sur le problème posé, à savoir le choix entre les deux hypothèses. La loi de cette variable doit être parfaitement connue dans au moins une hypothèse (le plus souvent H0) afin de ne pas introduire de nouvelles inconnues dans le problème. On appelle alors région critique l'ensemble des valeurs de la variable de décision qui conduisent à écarter H0 au profit de H1. On appelle région d'acceptation la région complémentaire de la région critique. La zone ou région d'acceptation correspond à l'intervalle dans lequel les différences observées entre les réalisations et la théorie sont attribuables aux fluctuations d'échantillonnage. La région critique ou zone de rejet correspond donc aux intervalles dans lesquels les différences sont trop grandes pour être le fruit du hasard d'échantillonnage.

La construction d'un test est la détermination a priori de la région critique sans connaître le résultat de l'expérience. On peut donc résumer cette démarche de la manière suivante: Choix de H0 et de H1. Choix de la valeur du risque de première espèce α Détermination de la région critique en fonction de α Calcul de la valeur expérimentale de la statistique Rejet ou acceptation de l'hypothèse nulle en fonction de la valeur observée.

Choix du test

Un test paramétrique requiert un modèle à fortes contraintes (normalité des distributions, égalité des variances) pour lequel les mesures doivent être réalisées dans une échelle au moins d'intervalle. Ces hypothèses sont d'autant plus difficiles à vérifier que les effectifs étudiés sont plus réduits.

Un test non paramétrique est un test dont le modèle ne précise pas les conditions que doivent remplir les paramètres de la population dont été extrait l'échantillon.

Dans les deux cas, les données considérées doivent être aléatoires, identiquement distribuées et indépendantes les unes des autres. 77

Le test qui fournit l'erreur β la plus petite, pour une même valeurα , est par définition le plus puissant (celui ayant la plus gr ande valeur de la puissance de test 1- β ). En effet, il peut détecter les plus petites différences entre les populations sans pour autant augmenter l'erreur de première espèce.

La majorité des tests statistiques repose sur le respect d'un certain nombre de conditions. Selon le degré de respect de ces conditions d'application, la validité des résultats se trouve plus ou moins affectée et elle l'est d'autant plus que le test est moins robuste. Ainsi, la robustesse d'un test équivaut à sa tolérance vis-à-vis du respect des conditions.

Si le statisticien dispose de plusieurs tests pour vérifier une hypothèse, il choisira bien sûr le plus puissant et le plus robuste.

Les tests peu puissants augmentent la probabilité de commettre une erreur de deuxième espèce. Cette erreur peut s'avérer particulièrement grave. En effet, en médecine par exemple, une analyse qui classerait comme malade un individu bien portant peut avoir des conséquences aussi graves qu'une analyse qui classerait comme bien portants des individus malades (erreur de première espèce). Dans de tels cas, il y a intérêt à tracer la courbe de puissance du test, qui indique la probabilité de prendre une bonne décision si H1 est vraie. La puissance est mesurée par la valeur de 1- β pour un α donné.

Dans notre étude, l'hypothèse H0 correspondra à une "stationnarité" de la série et l'hypothèse alternative H1 à "un changement (rupture ou tendance)".

2.1.2. Caractère aléatoire des séries d’observations

Le caractère aléatoire simple d’une série d’observations est une hypothèse fondamentale pour l’analyse statistique d’une telle série. De nombreuses méthodes statistiques utilisées soit pour vérifier des propriétés particulières des séries d’observations, soit pour estimer certains paramètres caractéristiques du processus qui produit ces séries ne sont applicables qu’à condition que cette première hypothèse soit effectivement réalisée. Sa vérification constitue donc le problème à résoudre avant de procéder à toute analyse statistique complémentaire.

Les tests les plus répandus portent sur la constance de la moyenne de la série tout au long de sa période d’observations. Ces tests sont en général assez puissants pour faire une distinction entre le caractère aléatoire et le caractère non aléatoire de la série. En revanche, tous ne permettent pas d’identifier une alternative à la constance du type tendance, discontinuité brutale, oscillations …

Quelques tests ont pour objet la constance de la dispersion de la série, c’est-à-dire qu’ils étudient si la variabilité de la série est uniforme dans le temps.

Soit la série chronologique (xi), i = 1,N, les xi désignent les réalisations de la variable X observées à des pas de temps successifs égaux (Kotz et al., 1981).

L’hypothèse nulle est donc : « La série des(xi) , i=1,N, est aléatoire ».

2.1.2.1. Test du rapport de Von Neumann (Buishand, 1982)

Il s’agit du rapport de la moyenne du carré des différences successives des valeurs observées à la variance.

78 On note V ce rapport :

N −1 ()− 2 ∑ i xx i+1 V = N ⋅ i=1 N −1 N ⎛ N ⎞2 2 1 ∑∑xi − ⎜ xi ⎟ i==1 N ⎝ i 1 ⎠

Pour N grand (N>30), si la série est aléatoire, V est distribué selon une loi normale de N− )2(4 moyenne 2N et de variance approximativement égale à . N−1 N− )1( 2 Il en résulte que, si l’hypothèse nulle est vraie, la variable :

− 2N V − U = N 1 N−22 N−1

Pour un risque α de première espèce donné, la région d’acceptation de l’hypothèse nulle est comprise entre :

− + 2 −2 −α NUN −2 +22 −α NUN −2 = 2/1 et = 2/1 V)( t N−1 V)( t N−1

aucune hypothèse alternative spécifique n’est associée à ce test.

2.1.2.2 Autocorrélogramme (Lubes et al, 1994)

On suppose qu’il existe des dépendances significatives entre les termes successifs d’une série non aléatoire.

Le coefficient d’autocorrélation d’ordre k est donné par l’expression :

−kN −⋅− ∑ t 1 +kt xxxx 2)()( = t=1 rk ⎡ −kN −kN ⎤ − 2 − ⎢∑∑t 1 +kt xxxx 2)²()( ⎥ ⎣ t=1 t=1 ⎦

Avec x1 moyenne des observations (xi), i = 1,N-k, et x2 moyenne des observations (xi), i = k+1,N.

D’après Chatfield (1989), si une série chronologique est aléatoire, alors pour N grand, ≈ rk 0 pour toute valeur de k non nulle. En fait pour une série chronologique aléatoire, et pour N grand, rk suit approximativement une distribution normale de moyenne nulle et de variance 1/N.

Il est donc possible de définir une région de confiance contenant pour un seuil de confiance donné, sous l’hypothèse nulle, l’autocorrélogramme. Pour un seuil de confiance

79 U −α −α 2/1 donné, la région de confiance est définie par ± 2/1 . U désigne la variable normale N réduite.

Une importance particulière doit être donnée au comportement de l’autocorrélogramme pour de faibles valeurs de k, notamment pour k=1 (WMO, 1966). En effet sur les vingt premières valeur de rk , il n’est pas rare qu’une valeur sorte de la région de confiance même lorsque la série est réellement aléatoire. Ceci souligne les difficultés d’interprétation de l’autocorrélogramme. En revanche l’estimation de ce dernier est incontournable comme première exploitation de toute série chronologique.

2.1.2.3. Test de corrélation sur le rang

Ce test se propose de calculer le nombre de paires P pour lesquelles xj>xi, j>i, avec i =1,….,N-1.

Pour N grand, sous l’hypothèse nulle, la variable τ telle que :

4Q NN − )1( τ 1−= avec Q= −P −1)N(N 2

2 N+ )52(2 suit une distribution normale de mo yenne nulle et de variance égale à σ = r NN − )1(9 Il en résulte que si l’hypothèse nulle est vraie, la variable U = τ est une variable σ r normale réduite.

Pour un risque α de première espèce donné, la région d’acceptation de l’hypothèse nulle est comprise entre : −U et +U − 2/1 σα r −α 2/1 σ r

L’hypothèse alternative reconnue de ce test est celle d’une tendance.

Lorsque l’on s’intéresse directement à la distribution asymptotique de la variable P, ce test porte le nom de test de Mann-Kendall. Les deux formulations sont équivalentes.

2.1.2.4. Statistique de rang de Spearman (SNEYERS, 1975)

Les observations originales (xi), i = 1, N sont remplacées par le rang yi qui leur est attribué lorsqu’on les range par ordre de grandeur croissante et la statistique du test est le coefficient de corrélation rs entre les séries i et yi, coefficient qui peut se calculer au moyen de la formule :

6 2 rs 1−= ∑ −iy )( nn 2 − )1( i La distribution de cette statistique est asymptotiquement normale avec E(r )=0 et var(rs) = 1 . s n−1

Il convient de déterminer à l’aide d’une table de la loi normale réduite la probabilité α1 tel que

80 ⎛ ⎞ α1 ⎜ ≥= ()ruuP s ⎟ avec ()s s nrru −= 1 ⎝ ⎠

L’hypothèse nulle est acceptée ou rejetée au niveau α1> α0 ou α1< α0 . Ce test et largement cité dans la littérature. L’hypothèse alternative est celle de la tendance. La puissance de ce test est comparable à celle du test de corrélation sur le rang.

2.1.3. Tests de détection de ruptures

« Rupture » doit être compris comme un changement dans la loi de probabilité de la série chronologique à un instant donné, le plus souvent inconnu (Lubes et al., 1994).

2.1.3.1. Test de Pettit « version modifiée de Mann-Withney » (Lubes et al., 1994) :

Le test de Pettit est non-paramétrique et dérive du test de Mann-Whitney. L’absence d’une rupure dans la série (xi) de taille N constitue l’hypothèse nulle. Le fondement de ce test est le suivant :

La série est divisée en deux sous-échantillons respectivement de taille m et n. Les valeurs des deux échantillons sont regroupées et classées par ordre croissant. On calcule alors la somme des rangs des éléments de chaque sous-échantillon dans l’échantillon total. Une statistique est définie à partir des deux sommes ainsi déterminées, et testée sous l’hypothèse nulle d’appartenance des deux sous-échantillons à la même population.

La formulation du test de Mann-Withney modifiée par Pettit est la suivante :

La mise en œuvre du test suppose que pour tout instant t variant de 1 à N, les séries (xi), i = 1, t et (xi), i = 1, t+1, N appartiennent à la même population.

Soit ij −= xxD ji )sgn( avec : sgn(x) = 1 si x>0 sgn(x) = 0 si x=0 sgn(x) = -1 si x<0

On considère Ut, N telle que : t N = U ,Nt ∑∑Dij i=+11=tj

Soit KN la variable définie par le maximum en valeur absolue de Ut, N pour t variant de 1 à N.

A partir de la théorie des rangs, Pettitt montre que si k désigne la valeur de KN prise sur la série étudiée, sous l’hypothèse nulle, la probabilité de dépassement de la valeur k est donnée approximativement par :

− kKprob ≈〉 exp(2)( k²6 ) N 3+NN ²)( 〉 Pour un risque α de première espèce donné, si N kKprob )( est inférieur à α , l’hypothèse nulle est rejetée. La série comporte alors une rupture localisée au moment τ où est observée KN .

Le test est plus particulièrement sensible à un changement de moyenne.

81 2-1-3-2 Test du rapport de vraisemblance (Buishand, 1982, 1984)

Ce test fait référence au modèle simple qui suppose un changement de moyenne de la série :

= +εμ i ,,...... 1 mi

xi =

+Δ+ εμ i = + ,....,1 nmi

Les εi sont de variables aléatoires normales de moyenne nulle et de variance commune inconnue σ² . Le point de rupture m et les paramètres μ et Δ sont aussi inconnus.

Plusieurs méthodes statistiques ont été développées pour tester l’hypothèse nulle Δ=0 contre l’hypothèse alternative Δ≠0.

On s’intéresse aux termes du cumul d’écarts suivants : ∗ k ∑ −= xx )( Pour k=1,…………..,N S k i i=1 ∗ =0 s0

x est la moyenne des valeurs x1, x2, ………..,xN. ∗ est tel que : S k ∗ ( ) NmNkE −1Δ−−= ,)( k =0,………m S k ∗ ( ) NkNmE −1Δ−−= ,)( k = m+1,...... ,N S k ∗ ( ) −= NkNk −1σ²,)(var k = 0,…………,N S k

∗ On observe que la moyenne des est : S k

Nulle pour une série homogène ( Δ=0) ; Positive pour Δ<0 ; Négative pour Δ>0.

La variance est maximale si k=N/2. Même pour une série purement aléatoire, les valeurs ∗ de peuvent différer de zéro, spécialement pour k au voisinage de N/2. S k Le test du rapport de vraisemblance porte sur la variable : ⎧ ∗ ⎫ ⎪ S k ⎪ V =max⎨ ⎬ Pour 1 ≤ k ≤ N-1 x −kNkD )( ⎩⎪ ⎭⎪

avec Dx écart-type de la série.

De grandes valeurs de V conduisent à rejeter l’hypothèse nulle. Les valeurs critiques de la statistiques V peuvent être obtenues à partir des valeurs critiques de la statistique W telle que : − W = .2 VN −V²1 qui ont été tabulées par Worsley (1979).

La statistique V est fortement dépendante de l’hypothèse de normalité sur la distribution de la variable étudiée. 82

2.1.3.3. Statistique U (Buishand, 1982, 1984)

Le test ici présent est de nature Bayésienne.

Il fait référence au même modèle de base et aux mêmes termes que le test précédent. En supposant une distribution a priori uniforme pour la position du point de rupture m, la statistique U est définie par : ∗ 2 − ⎛ ⎞ N 1⎜ ⎟ U = 1 ∑ S k NN + )1( ⎜ ⎟ k =1⎝ Dx ⎠

Des valeurs critiques de la statistique U sont données par Buishand (1982) à partir d’une méthode de Monte Carlo. De meilleures estimations sont parues ultérieurement (Buishand, 1984) (tableau n°25).

Tableau n°25 : Valeurs critiques et bornes de la statistique U pour tester Δ = 0 contre Δ ≠ 0. Taille de l’échantillon Borne inférieure Niveau de signification α Borne supérieure Umax Umin 0.10 0.05 0.01 10 0.023 0.333 0.416 0.574 0.929 20 0.012 0.340 0.440 0.659 1.934 30 0.008 0.343 0.447 0.688 2.944 40 0.006 0.344 0.451 0.702 3.956 50 0.005 0.345 0.453 0.710 4.968 100 0.002 0.346 0.457 0.727 10.033 ∞ 0 0.347 0.461 0.743 ∞

La statistique U donne moins de poids que la statistique V (test précédent) aux premières et dernières valeurs de la série. En conséquence, la statistique V est supérieure à la statistique U pour déceler un changement de moyenne en début et en fin de série. Pour tout changement de moyenne survenant au milieu de la série, la statistique U s’avère plus performante.

En cas de rejet de l’hypothèse nulle, aucune estimation de la date de rupture n’est proposée par ce test.

Outre cette procédure, la construction d’une ellipse de contrôle permet d’analyser l’homogénéité de la série de (xi). la variable Sk, définie au dessus, suit une distribution normale de moyenne nulle et de variance − NkNk −1σ ²)( , k = 0, …, N sous l’hypothèse nulle d’homogénéité de la série des (xi). il est donc possible de définir une région de confiance dite ellipse de contrôle associée à un seuil de confiance contenant la série des Sk.

2.1.3.4. La Procédure Bayésienne de Lee et Heghinian (Lubes et al., 1994)

Le modèle de base de la procédure est le suivant : = τ +εμ i i ,,...... 1

xi =

++ εδμ i =τ + ,....,1 ni

Les εi sont des variables aléatoires normales de moyenne nulle et de variance σ² . τ , μ , δ et σ sont des paramètres inconnus et indépendants, ≤τ ≤N−11 , −∞ μ≤+∞ , −∞ δ ≤+∞ , σ >0.

83 τ et δ représentent respectivement la position dans le temps et l’amplitude d’un changement éventuel de moyenne.

L’approche Bayésienne présentée ici est fondée sur les distributions marginales a posteriori de τ et δ (Lee et Heghinian, 1977).

a. Les distributions a priori de τ et δ sont : p )( = 1 ττ N−= 1,....2,1, N −1 τ 2 p )( est normale de moyenne nulle et de variance σ δ .

b. La distribution a posteriori de τ est définie par :

−− p τ [][]−= 2/1 RNN τττ )(.))(/()( N 2/)2( ≤τ ≤ − x , N 10 avec :

τ N ∑∑τ −+− xxxx −τ )²()²( τ i i N τ = H )( = i=+11i=τ R )( N N − − ∑ i xx N)²( ∑ i xx N)²( i=1 i=1 et : N τ N = 1 ∑ =1 = 1 xN xi ; τ τ ∑xx i ; xN −τ −τ ∑xi N i=1 i=1 N i τ += 1

c. la distribution a posteriori de δ est définie à partir de la distribution a posteriori τ de τ , p )( et de la distribution conditionnelle a posteriori par rapport à τ , p(δ ) : x τ,x N −1 p = p()( δδ p τ )(). x ∑ τ,x x τ =1

d. la distribution conditionnelle a posteriori de δ par rapport à τ est une distribution 2 HN τ)(. de Student de moyenne δˆτ −= xx τ et de variance σ = avec υ=N−2 ,la N /τδ NN −− ττ ))().(2( fonction densité de probabilité de cette loi de Student est la suivante :

υ 2/ υυ +Γ )2/)1(( p(δ )= ⋅ 1 τ 2 2 υ+ 2/)1( ,x ΓΓ υ 2/1 −+ δδυ ˆτ σ /τδ )).(2/().2/1( (( σ /τδ )/)²

Le changement éventuel, position et amplitude, correspond au mode des distributions a posteriori de τ etδ . La méthode fournit la probabilité que le changement se produise au moment τ dans une série où on suppose a priori qu’il y a effectivement un changement à un moment indéterminé. De même elle donne une estimation de la probabilité que l’amplitude du changement ait la valeurδ .

2-1-3-5 La procédure de segmentation des séries hydrométéorologiques (Hubert P., 1997)

84 Une procédure de segmentation de séries hydrométéorologiques a été présentée par Hubert en 1989. Le principe de cette procédure est de « découper » la série en m segments (m>1) de telle sorte que la moyenne calculée sur tout segment soit significativement différente de la moyenne (ou des) segment(s) voisin(s). Une telle méthode est appropriée à la recherche de multiples changements de moyenne. La segmentation est définie de la façon suivante :

Toute la série xi, i = i1, i2 avec i1 ≤ 1 et i2 ≥ N où (i1 < i2) constitue un segment de la série initiale des (xi), i = 1, ……, N.

Toute partition de la série initiale en m segments est une segmentation d’ordre m de cette série.

A partir d’une segmentation particulière d’ordre m pratiquée sur la série initiale, on définit :

ième ik, k=1, 2,……, m, le rang dans la série initiale de l’extrémité terminale du k segment ;

ième nk= ik – ik-1, la longueur du k segment ; = ii k ∑xi ii += 1 ième = k −1 xk la moyenne du k segment, xk ; nk m = Dm, l’écart quadratique entre la série et la segmentation considérée, m ∑dD k avec k=1 = ii k −= k ∑ i xxd k )²( . Cet écart permet d’apprécier la proximité de la série et de la += ii k−1 1 segmentation qui lui est appliquée.

La segmentation retenue au terme de la mise en œuvre de la procédure doit être telle que pour un ordre m de segmentation donné , l’écart quadratique Dm soit minimum. Cette condition est nécessaire mais non suffisante pour la détermination de la segmentation optimale. Il faut lui adjoindre la contrainte suivante selon laquelle les moyennes de deux segments −=∀≠ contigus doivent être significativement différentes : kk +1 mkxx 1,...,2,1 . Cette contrainte est satisfaite par application du test de Scheffé qui repose sur le concept de contraste (Dagnélie, 1970).

Par conséquent si lors du processus de segmentation d’ordre m+1, aucune segmentation produite n’est valide au sens du test de Scheffé, la segmentation de la série qui est retenue en tant que meilleure segmentation est la segmentation optimale d’ordre m. D’après les auteurs (Hubert et al., 1989), cette procédure de segmentation peut être regardée comme un test de stationnarité, « la série étudiée est stationnaire », constituant l’hypothèse nulle de ce test. Si la procédure ne produit pas de segmentation acceptable d’ordre supérieur ou égal à 2, l’hypothèse nulle est acceptée.

2.1-3-6 Les conditions d’application des méthodes

Les procédures statistiques qui sont utilisées regroupent des tests statistiques classiques, une méthode bayésienne et une technique de segmentation de séries chronologiques. Leurs conditions d’application sont ici précisées.

85 a. Les tests classiques

Le test de corrélation sur le rang ne suppose aucune propriété particulière de la série chronologique étudiée. Le test de Pettitt s’applique à des séries non autocorrélées et requiert implicitement que la variance de la série ne soit pas affectée par la rupture si une rupture prioritairement recherchée. La statistique de Buishand repose sur l’ensemble des hypothèses suivantes : normalité de la série, égalité de variances des distributions de part et d’autre du point de rupture, absence d’autocorrélation.

b. Procédure bayésienne

La procédure bayésienne de Lee et Heghinian impose normalité, non autocorrélation et constance de la variance.

c. Segmentation

La segmentation qui fait intervenir le test de Scheffé sous-entend implicitement la normalité de la série chronologique.

2.1.4 Méthodes retenues dans l’étude

Les divers tests qui viennent d’être présentés ne constituent en aucun cas une liste exhaustive des procédures qui ont pour objectif d’analyser « les traits » d’une série chronologique. Toutefois, ont été recensés les tests les plus utilisés et les plus argumentés dans la littérature.

Parmi les méthodes présentées précédemment, ont été retenus pour l’étude des séries chronologiques de pluies et de débits, les tests suivants.

2.1.4.1 Test de corrélation sur le rang

Ce test est intéressant du point de vue de son hypothèse alternative qui est celle d’une tendance. De plus, ce test s’est révélé satisfaisant pour détecter un changement de moyenne sur des séries aléatoires générées artificiellement avec perturbations (Bonnaud, 1994).

2.1.4.2. Test de Pettitt

La réputation de ce test de détection de rupture dont il existe de multiples applications (Demarée, 1990 ; Sutherland et al., 1991 ; Vannitsem et Demarée, 1991) justifie qu’il soit ici retenu.

2.1.4.3 Statistique U de Buishand

La robustesse de ce test et l’originalité de son fondement à partir d’une approche Bayésienne le rendent intéressant.

2.1.4.4. La Procédure Bayésienne de Lee et Heghinian

La procédure Bayésienne de Lee et Heghinian a été déjà appliquée à l’étude de la structure de la saison des pluies en Afrique Soudano-Sahélienne (Chaouche, 1988) et elle a donné de très bons résultats.

86 2.1.4.5 Procédure de segmentation des séries hydrométéorologiques de P. HUBERT

Déjà appliquée à des séries de précipitations et de débits de l’Afrique de l’Ouest (Hubert et Carbonnel, 1993) et de l’Algérie (Meddi et al., 2003), son utilisation est lucrative dans la présente étude.

Parmi les raisons pour lesquelles certaines méthodes n’ont pas été retenues, il faut citer : Absence d’hypothèse alternative précise

L’existence de tests similaires plus performants ; c’est ainsi que les procédures de détection ont été jugées plus pertinentes que le test t de Student de différence de deux moyennes ou le test de Cramer.

Une hypothèse trop forte de normalité de la variable étudiée, c'est-à-dire un défaut de robustesse.

Les conclusions relatives à une étude de simulation de séries aléatoires artificiellement perturbées (Bonnaud, 1994).

2.2 Approches statistiques et analyses des séries pluviométriques

La stationnarité ou la non stationnarité des séries pluviométriques intéresse beaucoup les utilisateurs de ces dernières dans les différentes applications (hydrologie, agronomie, gestion des ressources hydriques, etc.). La détection d’une ou plusieurs ruptures renseigne sur l’évolution pluviométrique dans la région donnée. Cette rupture peut être considérée comme étant due à un changement des paramètres de la loi de probabilités des variables aléatoires dont les réalisations successives constituent les séries chronologiques étudiées.

En Algérie, les changements climatiques de ces dernières décennies ont eu une influence négative sur la ressource hydraulique (recharge des nappes et remplissage des barrages réservoirs) et sur le rendement agricole. Ces changements poussent actuellement les décideurs à revoir les types de cultures qui peuvent s’adapter à la nouvelle donne climatologique de certaines régions du pays et surtout de l'Ouest de l'Algérie.

Nous espérons mettre ici en évidence cette évolution par la détermination de l’année ou des années de rupture des séries pluviométriques et de voir l’évolution saisonnière et mensuelle qui influence le cycle végétatif et le renouvellement des ressources hydriques.

Nous traiterons la totalité de l’information contenue dans les séries chronologiques retenues. L’étude sera menée par l’application de tests statistiques de détection de ruptures des séries chronologiques de pluies à l’échelle de temps annuelle et mensuelle. Le choix des méthodes repose sur la robustesse de leur fondement.

En premier lieu, le problème qui se pose au sujet des séries chronologiques est celui du savoir si les valeurs qui les composent sont organisées dans le temps ou, au contraire, se succèdent d’une manière absolument fortuite. On appelle série purement aléatoire ou série « au hasard », toute série chronologique dans laquelle la probabilité pour que la variable X prenne la valeur xi+1 est indépendante de la valeur immédiatement précédente xi ; dans le cas contraire, la série est dite « organisée ».

Partant de cette définition, nous avons utilisé le test de corrélation sur le rang pour vérifier le caractère aléatoire des séries chronologiques.

87 Les résultats obtenus (tableau n°26) montrent un effet de tendance entre les valeurs successives de certaines séries chronologiques ; on a conclu que ces séries que nous allons analysées, sont dépourvues du caractère aléatoire.

En deuxième lieu, les méthodes pour mettre en évidence ces ruptures sont : La statistique U de Buishand, le test de Pettitt, la méthode bayésienne de Lee et Heghinian et la procédure de segmentation de Hubert dont la puissance et la robustesse ont fait l’objet d’une revue par lubés- Niel et al (1998) et dont la dernière a fait l’objet d’une évaluation spécifique avec un recul de 10 ans (Hubert et al, 1998) et une application en Algérie (Meddi et Hubert P., (2003).

2.2.1 l’échelle annuelle

Appliqués à chaque site, ces tests donnent des résultats généralement concordants du moins au niveau de la reconnaissance d’une hétérogénéité dans la série, même si les estimations des ruptures en moyenne données par plusieurs tests diffèrent parfois de quelques années.

Tableau n°26 : résultats du test de corrélation sur le rang appliqué aux séries pluviométriques annuelles

Station H0 intervalle de U Oued Sly rejetée 99%-95%-90% -3,23 Ammi Moussa rejetée 99%-95%-90% -3,24 Kenenda ferme rejetée 99%-95%-90% -4,56 Frenda rejetée 99%-95%-90% -3,50 Ain El Haddid rejetée 99%-95%-90% -4,84 Ain Hamara rejetée 99%-95%-90% -3,08 Takhemaret DH1 rejetée 90% -1,92 Tamzourah rejetée 99%-95%-90% -3,04 Stidia rejetée 99%-95%-90% -2,86 Sidi Ali Ben Youb rejetée 99%-95%-90% -2,34 Mustafa Ben Brahim rejetée 99%-95%-90% -1,86 Tessala rejetée 99%-95%-90% -5,25 Merine rejetée 90% -1,92 Touazizine (Dhaya) rejetée 95%-90% -2,34 Ain El hadjar rejetée 95%-90% -2,5 Saida rejetée 99%-95%-90% -2,65 Oued Taria rejetée 99%-95%-90% -3,24 Sidi Mimoun rejetée 95%-90% -2,09 Ain Fekan rejetée 99%-95%-90% -3,58 Aouf M.F rejetée 99%-95%-90% -3,09 Bouhanifia bge. rejetée 99%-95%-90% -3,87 Mohamadia GRHA rejetée 99%-95%-90% -4,8 Maghnia Lalla rejetée 95%-90% -2,19 Sebdou rejetée 99%-95%-90% -3,04 Beni Bahdel rejetée 95%-90% -2,18 Khemis rejetée 90% -1,92 Merchiche rejetée 90% -1,65 Chouly rejetée 99%-95%-90% -3,48 Meufrouche bge rejetée 99%-95%-90% -2,97 Benskrane rejetée 95%-90% -2,43

88 Les résultats des détections de ruptures sont consignés dans le tableau n°27 au tableau n°28.

Tableau n°27: résultats des tests de détection de rupture appliqués aux séries pluviométriques annuelles

Station période Segmentation de Pierre Hubert Buishand Pettitt Lee et d'étude Heghinian début fin moyenne écart- H0 année année type Rechaiga 1915-1998 1915 1977 311,6 91,0 rejetée 1976 1977 1978 1998 203,6 57,0 Tissemsilet 1926-2001 1926 1955 429,7 99,3 rejetée 1978 1978 1956 2001 352,0 80,5 Ain Oussera 1915-1998 1915 1951 264,5 73,1 rejetée 1951 1951 1952 1998 200,2 64,3 Ammi Moussa 1926-2001 1926 1979 415,9 113,5 rejetée 1977 1979 1980 2001 305,0 93,9 Kenenda ferme 1926-2001 1926 1978 495,9 137,8 rejetée 1978 1978 1979 2001 266,0 136,4 Frenda 1926-2001 1926 1979 477,6 111,3 rejetée 1977 1979 1980 2001 345,0 97,2 Ain El Haddid 1926-2001 1926 1976 418,4 101,0 rejetée 1976 1976 1977 2001 279,4 74,7 Ain Hamara 1968-1998 1968 1972 368,7 105,0 rejetée 1980 1980 1973 1998 256,8 68,4 Takhemaret DH 1968-1998 1968 1972 339,0 69,1 rejetée 1980 1972 1973 1998 239,4 68,4 Sidi AEK El 1968-1998 1968 1979 285,4 35,5 rejetée 1979 1979 Djellali 1973 1998 223,6 57,8 Tamzourah 1915-1998 1915 1974 637,0 96,8 rejetée 1973 1973 1975 1998 332,6 100,1 Stidia 1914-2000 1915 1980 399,4 108,8 rejetée 1980 1980 1981 1998 268,2 99,5 Oran 1915-1998 1915 1976 398,7 115,5 rejetée 1976 1976 1977 1998 318,9 82,8 Sidi Ali Ben 1915-1998 1915 1954 455,7 100,3 rejetée 1954 1954 Youb 1955 1998 341,4 93,7 Mostefa Ben 1968-1998 1968 1979 420,2 57,6 rejetée 1980 1980 Brahim 1980 1998 266,7 81,7 Tessala 1915-1998 1915 1980 561,6 165,5 rejetée 1971 1974 1981 1998 302,1 72,4 Ain El hadjar 1926-2001 1926 1951 471,8 117,0 rejetée 1953 1953 1952 2001 348,6 139,6 Saida 1926-2001 1926 1972 375,1 84,9 rejetée 1972 1972 1973 2001 296,6 96,0 Oued Taria 1915-1998 1926 1949 393,6 116,3 rejetée 1949 1943 1950 2001 280,6 111,6

89 Tableau n°28: résultats des tests de détection de rupture appliqués aux séries pluviométriques annuelles Station période Segmentation de Pierre Hubert Buishand Pettitt Lee et d'étude Heghinian début fin moyenne écart- H0 année année type Ain Fekan 1915-1998 1915 1974 371,5 89,9 rejetée 1974 1974 1975 1998 278,2 69,5 Aouf 1926-2001 1926 1976 628,1 161,5 rejetée 1976 1976 1977 2001 429,7 162,8 Bouhanifia bge. 1926-2001 1926 1980 386,5 83,8 rejetée 1975 1980 1981 2001 254,5 54,7 Mohamadia 1926-2001 1926 1980 386,5 83,8 rejetée 1980 1980 GRHA 1981 2001 254,5 54,3 Maghnia 1915-1998 1915 1980 419,3 125,4 rejetée 1980 1980 1981 1998 283,7 83,8 Beni Bahdel 1941-2001 1941 1974 535,7 133,2 rejetée 1974 1974 1975 2001 390,4 122,8 Sebdou 1968-1998 1968 1980 448,3 67,6 rejetée 1980 1980 1981 1998 345,9 77,7 Sidi Medjahid 1968-1998 1968 1975 411,2 103,1 rejetée 1976 1976 1976 1998 271,4 81,7 Chouly 1968-1998 1968 1975 580,6 59,1 rejetée 1980 1975 1976 1998 388,4 89,5 Meffrouch 1968-1998 1968 1975 879,1 110,7 rejetée 1980 1975 1976 1998 549,7 146,9 Sidi Gourari 1968-1998 1968 1975 672,0 63,5 rejetée 1980 1975 1976 1998 391,4 108,6 Meffrouch 1968-1998 1968 1975 879,1 110,7 rejetée 1980 1975 1976 1998 549,7 146,9 Bensekrane 1968-1998 1968 1980 448,3 67,6 rejetée 1980 1980 1981 1998 345,9 77,7 Lalla Setti 1968-1998 1968 1975 797,0 74,0 rejetée 1977 1975 1976 1998 498,5 112,7 Tlemcen 1968-1998 1968 1974 743,2 73,4 rejetée 1979 1975 1975 1998 235,2 53,2 Afin d’interpréter ces résultats, nous avons esquissé une carte sur laquelle on a porté les résultats obtenus (figure n°51).

Figure n°51 : esquisse cartographique des résultats obtenus à l’échelle annuelle

90 Au niveau de toute notre zone d’étude et pour l’ensemble des tests, la rupture s’est produite durant la décennie 1970-1980 et c’est donc là que la baisse du module pluviométrique annuel est devenue une réalité. Nous avons représenté la baisse au niveau de quelques stations à partir de la figure n°52.

moy1 moy2

600

500

400

300

200

100

0 Saida Beni (1972) (1974) (1971) Bahdel (1980) (1977) (1980) (1975) Tessala Maghnia (1973) Oued Sly Oued Rechaiga Ghrib Bge Ghrib Tamzourah

Figure n°52 : variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle annuelle

Cette rupture, dans le sens d’une diminution de la pluviométrique annuelle, donne à réfléchir pour mieux gérer une ressource hydrique sans cesse décroissante face à une demande sans cesse en augmentation.

2.2.2 l’échelle saisonnière

Dans l’année hydrologique, des essais de détection de rupture ont été effectué sur les séries pluviométriques saisonnières pour mieux comprendre leur apport dans la réduction de la pluviométrique annuelle. Nous avons également utilisé les tests statistiques cités précédemment.

Concernant les pluies d’automne et d’été, aucune rupture significative n’a été détectée. Par contre se sont les pluies d’hiver et de printemps qui contribuent à l’évolution du régime pluviométrique. La détection de rupture des pluies d’hiver montre une rupture pour la majorité des stations en 1973, ce qui confirment la baisse et le changement du régime pluviométrique durant cette décennie. Les pluies d’hiver ont connu une diminution comprise entre 40% et 70%. Les déficits atteignent les 97% (tableau n°29 et figure n°53).

Tableau n°29 : la comparaison entre les deux moyennes de part et d’autre de la date de rupture à l’échelle saisonnière- hiver-

Station moy1 moy2 rapport date de rupture déficit max Ammi Moussa 178,7 122,5 0,7 1980 68% en 1991 Tamzourah 203,1 126,9 0,6 1973 77% en 1988 Sidi Ali Ben Youb 173,6 112,4 0,6 1973 81% en 1978 Saida 132,9 98,7 0,7 1972 76% en 1988 Aouf 259,3 165,3 0,6 1976 97% en 1999 Bouhanifia Bge. 141,9 94,7 0,7 1973 75% en 1984 Mohamadia GRHA 164,7 110,5 0,7 1973 75% en 1974 Beni Bahdel 208,4 142,4 0,7 1980 78% en 1991 91

moy1 moy2

300,0

250,0

200,0

150,0

100,0

50,0

0,0 Aouf Saida Beni Ammi Bahdel Bge. Moussa Sidi Ali GRHA Ben Youb Ben Bouhanifia Tamzourah Mohamadia

Figure n°53 : variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle saisonnière - Hiver -

Afin d’interpréter ces résultats, nous avons également esquissé une carte sur laquelle on a porté les résultats obtenus (figure n°54). On remarque que les totaux précipités hivernaux traduisent bien l’évolution du régime pluviométrique. Se sont ces pluies qui sont responsables de la diminution des totaux annuels.

Figure n°54 : esquisse cartographique des résultats obtenus à l’échelle saisonnière Hiver

Les pluies de printemps présentent une rupture située entre les années 1974 et 1980 pour la plupart des postes pluviométriques. Ces pluies, à leur tour, ont connu une baisse considérable dépassant les 80% pour la station de Sidi Ali Ben Youb ; les déficits pluviométriques au cours de cette saison sont considérables et importants par exemple : la station de Oued Taria a enregistré un déficit de plus de 99% (figure n°55 et tableau n°30).

92 Tableau n°30 : la comparaison entre les deux moyennes de part et d’autre de la date de rupture à l’échelle saisonnière- printemps-

station moy1 moy2 rapport date de rupture déficit max Ammi Moussa 119,7 88,8 0,7 1974 93% en 1939 Kenenda Ferme 150,2 75,0 0,5 1977 94% en 1999 Sidi Ali Ben Youb 127,5 96,3 0,8 1975 81% en 1982 Ain El Hadjar 140,5 92,9 0,7 1975 90% en 1982 Saida 117,7 89,5 0,8 1974 78% en 1993 Oued Taria 104,5 72,4 0,7 1974 99% en 1983 Aouf 188,1 125,2 0,7 1975 84% en 1982 Bouhanifia Bge. 113,4 76,6 0,7 1975 76% en 1944 Mohamadia GRHA 119,5 77,8 0,7 1979 94% en 1944 Chouly 256,7 125,1 0,5 1975 84% en 1984

moy1 moy2

300,0

250,0

200,0

150,0

100,0

50,0

0,0 Aouf Saida Ain El Ain Hadjar Ammi Chouly Bge. Moussa Ferme Youb GRHA Kennenda Bouhanifia Oued Taria Sidi Ali Ben Mohamadia Figure n°55 : variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle saisonnière –printemps-

Figure n°56: esquisse cartographique des résultats obtenus à l’échelle saisonnière - printemps - 93 Par cette analyse, on a déduit que :

- Les pluies d’hiver et de printemps sont responsables de la diminution des pluies annuelles au niveau de la zone d’étude. Cette baisse des totaux pluviométriques explique donc les conséquences subies par les agriculteurs et les consommateurs (alimentation en eau potable). Du point de vue agricole, cette évolution négative, a eu un effet néfaste sur le développement de la région étudiée. Ces constatations doivent pousser les décideurs à prendre des décisions sur la nature des cultures à pratiquer dans la région affectée par ce phénomène en fonction de cette nouvelle donne.

2.2.3 l’échelle mensuelle

Nous avons déjà présenté l’apport des pluies d’hiver et de printemps dans la réduction de la pluviométrie. Afin de mieux cerner cette diminution à une échelle plus fine, nous avons effectué une étude à l’échelle mensuelle pour détecter le changement.

Nous avons appliqué toutes les méthodes décrites précédemment à tous les mois de l’année. Nous avons remarqué que se sont les pluies d’hiver ; notamment les pluies de décembre et de janvier ; et les pluies de printemps (mars et avril) qui ont connu une rupture de stationnarité dans les séries chronologiques.

- Les pluies du mois de décembre ont connu une diminution comprise entre 5% et 63% (figure n°57). - Les pluies du mois de janvier à leur tour ont enregistré des déficits très importants variant entre 33% et 53% (figure n°58). - Les variations du mois de mars oscillent entre 37% et 69%(figure n°59). - Concernant les mois d’avril, les déficits ont dépassé les 67% (figure n°60).

Se sont ces pluies de ces mois qui sont responsables du taux de ruissellement et de l’écoulement à l’échelle annuelle, cette diminution nous donne une idée préliminaire sur l’évolution du régime hydrologique.

moy1 moy2

100,0 90,0 80,0 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0

Précipitations mensuelles (mm) mensuelles Précipitations 10,0 0,0 Frenda Youb Sidi Hosni Tamzourah Sidi Ali Ben Ain Soltane Bensekrane Beni Bahdel Beni Sidi Mimoun Sidi Ain El Haddid El Ain

Figure n°57 : variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle mensuelle –décembre-

moy1 moy2

140,0

120,0

100,0

80,0

60,0

40,0

Préciptations mensuelles(mm) 20,0

0,0 Saida Merine Frenda N'gaous Tlemcen Meurbah Lalla Setti Lalla Brahim Ksob Bge Ksob Sidi Hosni Sidi Oued Taria Oued Sidi Gourari Sidi Mostefa Ben Ain El Haddid El Ain

Figure n°58 : variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle mensuelle –janvier—

moy1 moy2

250,0

200,0

150,0

100,0

Précipitations Précipitations 50,0 mensuelles (mm) mensuelles

0,0 Sidi chouly ferme Khemis DH1 Mimoun Kenenda Merchich Meffrouch Ain Hamara Ain Takhemaret Bensekrane

Figure n°59 : variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle mensuelle –mars –

95 moy1 moy2

140,0

120,0

100,0

80,0

60,0

40,0

20,0 Précipitations mensuelles (mm)

0,0 Merine Chouly Frenda Sebdou Tlemcen Lalla Setti Lalla Sidi Hosni Sidi Benskrane Oued Taria Ain Hamara Beni Bahdel Ain El Hadjar El Ain Ain El Haddid El Ain Meufrouche bge Takhemaret DH1 Sidi AEK El Djellali El AEK Sidi Mostefa Ben Brahim

Figure n°60 : variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle mensuelle –avril--

2.3. Conclusion

L’étude de détection de rupture a permis de localiser une modification du régime pluviométrique durant la décennie 1970-1980 pour la plupart des stations pluviométriques étudiées.

Pour mieux comprendre l’apport des pluies saisonnières dans la réduction pluviométrique, nous avons appliqué aux séries chronologiques de cette échelle les tests statistiques suivants: la statistique U de Buishand, le test de Pettitt, la méthode bayésienne de Lee et Heghinian et la procédure de segmentation de Hubert. Nous avons conclu que se sont les pluies d’hiver et de printemps qui ont enregistré une rupture dans les séries chronologiques durant la décennie 1970-1980. Se sont les pluies d’hiver qui traduisent le mieux la rupture de stationnarité des séries pluviométriques annuelles.

A une échelle de temps plus fine, celle du mois, nous avons remarqué que se sont les mois de décembre, de janvier, de mars et d’avril qui ont enregistré les baisses les plus significatives et les plus importantes. L’étude du nombre de jours de pluies nous parait également intéressante à considérer en raison de son intérêt pour les gestionnaires agricoles.

Cette partie de notre travail met en avant l’évolution temporelle du régime pluviométrique ainsi que l’influence des pluies saisonnières et mensuelles sur cette évolution. Cependant, une étude spatiale s’avère indispensable pour connaître et localiser les régions les plus touchées par ce phénomène enregistré lors de ces deux dernières décennies. Ceci fera l’objet de la partie suivante.

CHAPITRE 3 : REPRESENTATION GRAPHIQUE ET ANALYSE 96 CARTOGRAPHIQUE

3.1. Introduction

Depuis plus de vingt ans maintenant, l’ouest algérien ainsi que les centre sont soumis à une sévère sécheresse qui se traduit par des déficits pluviométriques importants. Les résultats des tests statistiques de détection de rupture des données de la pluviométrie mensuelle, saisonnière et annuelle ont mis l’accent sur la période 1970-1980. Cependant plus à l’Est, la sécheresse semble se faire également ressentir mais sans s’inscrire dans l’histoire des changements exceptionnels.

Pour mieux visualiser l’extension régionale de cette variabilité climatique, nous avons allié représentations cartographiques aux procédures statistiques déployées dans la partie précédente. Pour réaliser cette étude, un grand nombre de postes pluviométriques ont été retenus afin de constituer une base de données annuelle la plus complète et la plus représentative possible de la zone d’étude. Les postes retenus obéissent à des critères de durée de l’information (1930-1999) et de qualité de données. Le choix des postes s’est également effectué de manière à permettre une bonne couverture de la zone d’étude.

Ont ainsi été retenus une cinquantaine de postes avec des séries chronologiques qui couvrent une information suffisante pour permettre des représentations graphiques significatives et une analyse cartographique satisfaisante pour apercevoir la variabilité spatiale du régime pluviométrique algérien.

3.2. Cartographie de la variabilité pluviométrique annuelle

Sur la période 1930-1999, retenue comme période de référence car commune à tous les postes étudiés et présentant une forte densité d’information. Nous avons, en outre, procédé à une étude cartographique. Pour chacun des postes retenus, un indice pluviométrique a été calculé, défini comme une variable centrée réduite (Lubes et al., 1994) :

i −xx S Avec : xi : Pluviométrie de l’année ; x : Pluviométrie moyenne interannuelle sur la période de référence; S : écart-type de la pluviométrie interannuelle sur la période de référence.

L’indice standardisé de précipitation a été développé en 1993 en vue de caractériser les déficits de précipitation pour une période donnée. Il reflète l’impact de la sécheresse sur la disponibilité des différentes ressources en eau. Cet indice est calculé lorsque la précipitation n’est pas normalement distribuée. On effectue une classification de la sécheresse suivant les valeurs de l’indice pluviométrique (tableau n°31).

Tableau n°31: sévérité de la sécheresse

Type de sécheresse Critère de comparaison Modérée σ 〈〈− ii ppp m

Forte σ −〈〈− σ i 2 i ppp m

Très sévère −〈 σ i pp m 2 Cet indice pluviométrique traduit un excédent ou un déficit pluviométrique pour l’année considéré par rapport à la période de référence choisie. En premier lieu, une cartographie de la 97 moyenne par décennie des indices pluviométriques pour chacun des postes pluviométriques considérés est dressée.

La cartographie des courbes d’isovaleurs qui en résulte est une cartographie d’«intensité » de déficit ou d’excès pluviométriques. Elle révèlera ainsi le contraste entre les différentes périodes étudiées. En deuxième lieu, pour mieux visualiser les résultats obtenus, nous avons rangé les stations par longitude (figure n°61) et latitude croissante (figure n°62) ; ceci dans le but d’observer :

• Une succession de périodes déficitaires et excédentaires ; • Une intervention simultanée ou non des fluctuations climatiques à une même date sur l’ensemble de la zone d’étude.

3.3. Résultats et discussion

Pour enrichir et pour mieux doter notre étude d’arguments, on a pris en considération le nombre d’années déficitaires. Sachant que, le déficit pluviométrique correspond à la différence entre la pluie d’une année donnée et la normale sur une période longue (dans notre cas 70 ans). Nous avons remarqué que plus de 50% des années sont déficitaires et cela pour l’ensemble des stations représentatives du Nord Ouest Algérien (figure n°64). Ces déficits varient d’une année à une autre et d’une station à une autre selon des proportions différentes. Pour certaines stations, le nombre d’années déficitaires peut atteindre les 68 % notamment à la station de Medrissa, ce qui montre la diminution de la pluviométrie.

Figure n°61 : visualisation des périodes déficitaires et excédentaires en fonction de la longitude du poste de mesure

98 Figure n°62 : visualisation des périodes déficitaires et excédentaires en fonction de la latitude du poste de mesure

30 % des années déficitaires 20

0 Stidia Saida Frenda Tessala Oued Sly Aouf M.F. Sidi Hosni Sidi Oued Taria Tissemsilet Ain El Hadjar Ain El Haddid Ammi Moussa Ammi Bouhanifia Bge. Kennenda Ferme Sidi Ali Ben Youb Mohamadia GRHA

Fig. n°63 : Nombre des années déficitaires par station sur la période 1930-1999

99 1930-1939 1940-1949 1950-1959 1960-1969 1970-1979 1980-1989 1990-1999

100% e 80%

60%

40%

20% % des années déficitaires par décenni des années déficitaires %

0% Stidia Saida Frenda Tessala GRHA Oued Sly Aouf M.F. Ain Fekan Sidi Hosni Tissemsilet Oued Taria Tamzourah Mohamadia Ain El Hadjar Ain El Haddid Ammi Moussa Ammi Bouhanifia Bge. Sidi Ali Ben Youb Kennenda Ferme

Figure n°64: Pourcentage des années déficitaires par décennie

Pour mieux cerner ce phénomène, nous avons représenté le pourcentage des années déficitaires par décennie (figure n°64). Pour mieux expliquer et interpréter les résultats obtenus décennie par décennie, on s’est basé sur la figure n°61, la figure n°62 et la figure n°63.

La décennie 1930-1939 : (fig. n°65)

Durant cette décennie, le nombre d’années déficitaires oscille entre 1 année sur dix et 7 années sur dix pour la station de Saida..

Fig. 65 : Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1930-1939)

100

La décennie 1940-1949 : (fig. n°66)

Sur la majorité de la zone d’étude, le caractère déficitaire gagne du terrain avec des indices pluviométriques variant entre 0 et -0.6. Le nombre d’années déficitaires oscille entre 8 années sur dix à la station de Sidi Ali Ben Youb. Toutefois, dans la région située entre les méridiens 0°55’ W et 1°60 E, un caractère excédentaire particulier est observé. L’indice pluviométrique varie entre 0.1 et 0.62 à la station de Bouhanifia Bge. Vu cette particularité, nous avons cartographié la moyenne par quinquennat des indices pluviométriques pour chacun des postes pluviométriques considérés.

Fig. 66 : Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1940-1949)

1940-1944 (fig. n°67)

Entre les méridiens 1°60’ W et 0°55’ W, le caractère déficitaire s’est accentué. L’indice pluviométrique varie entre -0.6 et -0.2. Cependant, la région située entre les méridiens 0°55’ W et 2° E, le caractère excédentaire s’accentue encore plus.

1945-1949 (figure n°68)

Durant ce quinquennat, le caractère déficitaire commence à s’estomper sur pratiquement toute la région et les indices pluviométriques diminuent et ils sont plutôt proches de la normale. La région située entre les méridiens 0°55’W et 2°E préserve son caractère excédentaire exceptionnelle. Pour essayer d’expliquer ce phénomène, nous nous sommes intéressé au nombre d’années déficitaires durant cette décennie. Ce nombre varie entre 10% et 40% au niveau des stations de Ain El Hadjar et Bouhanifia Bge respectivement. Pour l’ensemble des stations situées dans cette région, l’année 1944-1945 est la plus déficitaire avec un indice pluviométrique variant entre -0.55 et -1.98 à la station de Ain El Hadjar et à la station de Mohamadia GRHA respectivement.

101

Fig. 67 : Variation de l’indice pluviométrique du quinquennat (1940-1944)

Pour la décennie 1940-1949 ( Fig.66), on a constaté que le caractère déficitaire a envahi toute l’Algérie du Nord au début des années 40. Cette tendance à la baisse a atteint son paroxysme au cours de l’année 1944-1945 au niveau du bassin de la Macta. Ceci est dû :

Fig. 68 : Variation de l’indice pluviométrique du quinquennat (1945-1949)

- Au relief et à la topographie du bassin, ce dernier est constitué d’une part par la haute plaine de Sidi Bel Abbes, les plaines de la Habra et de Mascara et d'autre part par deux dispositifs orographiques parallèles à la côte allant du Sud- Ouest au Nord- Est. Ces dispositifs sont formés essentiellement par les monts de Beni Chougrane dont l'altitude varie entre 540 et 900m et les monts de Telagh et de Saida avec une altitude variant de 600 à 1200m.

102 - Au climat, en général, le bassin de la Macta subit l'influence méditerranéenne au Nord et continentale au Sud où le climat est aride et sec avec des hivers froids et des étés chauds. Les précipitations annuelles dans la région varient entre 280 mm dans la partie Sud du bassin et 600 mm dans les montagnes de Beni Chougrane. Les années les plus humides peuvent avoir des précipitations 3 à 4 fois supérieures des années les plus sèches.

A partir de l’année 1945, le caractère déficitaire s’estompe pour laisser place à la tendance à la hausse.

La décennie 1950-1959 : (fig. n°69)

C’est une période excédentaire sur l’ensemble de la zone étudiée. L’indice pluviométrique varie entre 0.2 et 1.2. Le nombre d’années déficitaires n’a pas dépassé 1 année sur dix pour certaines stations, notamment : les stations de Ain El Haddid. On remarque également le début d’un épisode sec sur la zone comprise entre les longitudes 2°00’W et 2°00’E et les latitudes 33°20’ N et 35° N. Au niveau de cette zone, l’indice pluviométrique varie entre 0 et 0.2.

Fig. 69 : Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1950-1959)

La décennie 1960-1969 : (figure n°70)

Dans la zone comprise entre les longitudes 1°60’ W et 2°00’ E et les latitudes 35°00’ N et 36° 00’ N, on remarque la présence d’un caractère excédentaire avec des indices pluviométriques compris entre 0 et 0.8.

103

Fig. 70: Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1960-1969)

La décennie 1970-1979 : (fig. n°71) Lors de cette décennie, un net contraste est observée à l’Ouest. Au niveau de la zone située entre les méridiens 1°40’ W et 2° E et les latitudes 35°00’ N et 36°50’ N, cette décennie est une période excédentaire avec des indices pluviométriques relativement élevés variant entre 0 et 1. Pour mieux cerner l’évolution irrégulière du régime pluviométrique pendant cette décennie, nous avons encore une fois calculé la moyenne des indices pluviométriques sur 5 ans de tous les postes retenus lors de cette étude.

Fig. 71 : Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1970-1979)

104 1970-1974 (fig n°72)

Pendant ces 5 ans, notre zone d’étude est divisée en deux groupes géographiques à caractère pluviométrique bien distinct : - Le caractère excédentaire couvre la zone située entre les longitudes 2°00’ W et 1°60’ E (région Ouest) et les latitudes 33°50’ N et 36°50’ N. Au niveau de ces deux zones, l’indice pluviométrique varie entre 0.2 et 1.

Fig. 72 : Variation de l’indice pluviométrique du quinquennat (1970-1974)

1975-1979 (figure n°73)

La sécheresse a gagné tout le territoire étudié. Les indices pluviométriques varient entre - 0.2 et -0.8. Il faut souligner le caractère excédentaire pluviométrique particulier de la zone située entre les méridiens 0°55’ W et 2’ E et les latitudes 35°50’ N et 36°50’ N. On a constaté qu’au cours de la décennie 1970-1979, c’est la zone de l’Est qui a été touché en premier. C’est seulement qu’au milieu des années 70 que le caractère excédentaire s’est généralisé sur l’ensemble de la zone étudié. Comme on l’a remarqué durant la décennie 1940-1949, la zone située entre les méridiens 0°55’ W et 2° E, a connu la même évolution durant la décennie 1970- 1979. Toutefois, on ne peut pas parler de cycle.

Fig.73: Variation de l’indice pluviométrique du quinquennat (1975-1979) 105 La décennie 1980-1989 : (fig. n°74)

C’est une des périodes des plus déficitaires que n’a jamais connu la zone. Ce caractère s’accentue et apparaît très marqué dans la zone comprise entre les longitudes 0°00’ et 2°00W. et les latitudes 35° N et 36° N Au niveau de cette région, les valeurs des indices y sont beaucoup plus bas qu’auparavant [-1.2, -0.6]. Le pourcentage d’années déficitaires varie entre 10 années sur dix de la station de Sidi Hosni.

Fig.74: Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1980-1989)

La décennie 1990-1999 : (figure n°75)

Le caractère déficitaire de la décennie précédente semble s’estomper. En effet, les zones extrêmement sèches sont ponctuelles et l’indice pluviométrique est moins important, il varie durant cette décennie entre -1 et -0.2. Par contre la région située entre les méridiens 0°00’ W et 2’ E et les latitudes 33°30’ N et 35° N voit sa pluviométrie augmenter. On enregistre des excédents qui atteignent par exemple 21% au niveau de la station de Médrissa. Au niveau de cette zone, les indices pluviométriques sont plus élevés et ils oscillent entre 0 et 0.4.

Fig.75: Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1990-1999)

106 3.4. Conclusion

Cette étude montre qu’au cours de ce siècle, l’Ouest Algérien a connu une succession de périodes à déficits et de périodes à excédents pluviométriques sans toutefois, pouvoir parler de cycle.

Il apparaît d’une façon générale une tendance à la hausse couvrant les années 30 et les années 50. La baisse de la pluviométrie était par contre marquée pendant le début des années 40 et le milieu des années 70.

La fluctuation la plus brutale et la plus significative (au sens statistique du terme) est observée autour des années 80, au cours desquelles on note une diminution généralement assez importante de la pluviométrie annuelle. Cette période déficitaire se caractérise depuis lors par son intensité et sa durée. Ce phénomène observé à l’Ouest ne semble s’inscrire que dans l’histoire des variations « normales » des séries chronologiques et revêt un caractère d’exception.

CHAPITRE 4 : EVOLUTION DU REGIME HYDROLOGIQUE ET DETECTION DE RUPTURE

D'une manière générale, les précipitations déterminent la variabilité ou, mieux, l'irrégularité inter-saisonnière et interannuelle de l'écoulement de surface. Elles représentent la part essentielle de l'alimentation fluviale. Par ailleurs, le climat et les variations hydroclimatiques (températures, précipitations et drainage) représentent l’un des principaux facteurs de contrôle des processus de la géodynamique externe des bassins versants.

Les précipitations connaissent en effet de fortes fluctuations qui se traduisent par l'existence d'années sèches et d'années humides, des séquences exceptionnellement sèches, ou contraire, très humides. Les conséquences d'une telle variabilité se marquent dans l'abondance annuelle, dans les régimes fluviaux saisonniers et dans les formes extrêmes de l'écoulement (crues et étiages). L'étude des séries hydrométriques menées sur une période de temps assez longue permet d'évaluer la sensibilité des rivières aux variations du climat. A cet égard, nous proposons la présente étude en vue de déterminer l'influence de ces aléas sur les ressources en eau superficielles.

4.1 Les données Cette étude est fondée sur l'utilisation des débits liquides mensuels et annuels des différents cours d'eau de la région d'étude. Malheureusement, le volume d'informations recueilli auprès de l'ANRH est assez limité et ne couvre qu'une partie restreinte de la région d'étude.

La liste des stations hydrométriques retenues, ainsi que leurs spécificités sont représentées dans le tableau n°32.

107

Tableau n°32 : stations hydrométriques retenues dans l’étude

station Coordonnées Lambert S (km²) période bassin X (Km) Y (Km) altitude (m) Hacaiba 183,50 161,65 950 955 1961-2001 La Macta Sidi Ali Ben Youb 186,55 192,20 635 1890 1949-2001 Sidi Bel Abbés 194,25 215,60 485 3000 1942-2001 Oued Taria 262,25 305,10 501 1365 1972-2001 Ain Fekan 254,3 217,2 990 1160 1969-2001 Trois Rivières 246,45 216,95 315 7440 1947-2001 Bouhanifia 248,15 225,05 306 7685 1974-2001 Hacine 254,60 243,50 145 7950 1973-2001 Chouly 149,65 181,00 700 170 1941-2000 La Tafna Beni Bahdel 115,00 164,60 666 600 1941-2000 pierre du chat 123,10 213,35 80 6900 1941-2000

4.2 Analyse des débits 4.2.1 Ajustement statistique En général pour un climat méditerranéen, les apports à l'échelle annuelle ainsi qu'à l'échelle mensuelle ne suivent pas une loi normale, le plus souvent, on essaie d'ajuster les apports à une loi log –normale qui a la particularité d'être dissymétrique.

La loi log- normale est préconisée par certains hydrologues qui la justifient en argumentant que l'apparition d'un événement hydrologique résulte de l'action combinée d'un grand nombre de facteurs qui se multiplient. En effet, le produit de r variables se ramène à la somme de r logarithmes de celle- ci.

L'examen graphique de ces séries a confirmé l'ajustement de la loi citée précédemment aux séries des apports annules (fig. n°76) et mensuels (annexe n°7).

Figure n°76: ajustement à la loi log-normale des lames d’eau écoulées annuelles

1000 1000

100 100

10 10

1 1 -2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5 -2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5

Ain Fekan Beni Bahdel

4-3 Analyse de la variabilité temporelle des écoulements

En Algérie du Nord, un déficit significatif de l'écoulement de certains cours d'eau a été observé. La conséquence d'un tel déficit des ressources en eau superficielles peut endommager 108 l'équilibre environnemental et par conséquent nuire aux différentes activités humaines qui sont directement ou indirectement liées à l'utilisation de ces ressources.

4-3-1 Présentation des rivières L'approche proposée a été appliquée sur 8 rivières algériennes: Oued Mekerra. Oued Taria. Oued Ain Fekan. Oued El Hammam. Oued Isser. Oued Tafna. Le choix des stations utilisées s'est basé sur deux critères: Longueur de la période d'étude. Représentativité des données.

4-3-2 L’écoulement annuel A partir des caractéristiques hydrologiques des bassins étudiés (tableau n°32), nous avons déduit que:

Tableau n° 32: caractéristiques hydrologiques des stations retenues.

Station Rivière Dmi* Lame CV Dma* année Dma année (m3/s) d’eau max min écoulée (m3/s) (m3/s) (mm) Hacaiba Oued 1,74 46,43 0,8 6,36 1950 0,32 1994 Sidi Ali Ben Mekerra 8,1 135,15 0,47 15,94 1951 0,66 1992 Youb Sidi bel Abbes 11,63 122,27 0,6 35,28 1950 3,35 1998 Oued Taria Oued Taria 11,25 260,01 0,74 44,62 1977 2,42 1992 Ain Fekan Ain Fekan 3,52 95,56 0,75 9,62 1971 0,24 1998 Trois rivières Oued El 44,33 187,89 0,51 112,33 1976 7,43 1995 Bouhanifia Hammam 23,04 93,15 0,59 50,3 1976 4,22 1993 Hacine 27,53 113,56 0,5 56,04 1974 6,3 1993 Chouly Oued Isser 0,35 64,34 0,65 0,9 1973 0,05 1996 Beni Bahdel Oued Tafna 12,7 53,98 0,66 40,48 1972 1,36 1996 Pierre du chat 11,23 51,34 1,11 68,64 1972 0,43 1993 * Dmi : débit moyen interannuel ; Dma : débit moyen annuel - Le coefficient de variation varie entre 1.11 et 0.47 pour le bassin versant de Sidi Ali Ben Youb et Pierre du Chat respectivement. Ceci met en évidence l'irrégularité de l'écoulement et la forte dispersion autour de la moyenne des séries chronologiques des débits moyens annuels.

- Les années correspondants au débit moyen annuel minimum sont pratiquement les mêmes pour l'ensemble des stations étudiées (les années 90).

- Concernant le débit moyen annuel maximum, nous avons distingué deux périodes: Les années 50 pour le bassin Hacaiba, Sidi Ali Ben Youb . Les années 70 pour le reste des stations.

Par contre, de simples graphes (figure n°77) permettent la visualisation des éventuelles ruptures dans les séries hydrométriques. 109

40 débit moyen annuel moyenne 35

30 Sidi Bel Abbes 25 /s) 3 20

15 débit (m 10

0 1944 1947 1950 1953 1956 1959 1962 1965 1968 1971 1974 1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001

débit moyen annuel moyenne 120

100 Trois Rivières

80 /s) 3 60

débit (m 40

1949 1952 1955 1958 1961 1964 1967 1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000

débit moyen annuel moyenne 40 Beni Bahdel 30 /s) 3 20 débit (m 10

0 1943 1946 1949 1952 1955 1958 1961 1964 1967 1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000

Figure n°77: variation du débit moyen annuel à la station

110 En se basant sur ces graphes, il apparaît que, durant les années 70 (1973 pour le bassin de la Macta ; 1979 pour le bassin de la Tafna ), la majeure partie des débits moyens annuels est inférieure au débit moyen interannuel.

Durant 25 années consécutives (1975-1999), les débits moyens annuels ont été inférieurs à la moyenne dans la station hydrométrique de Pierre du Chat. Des observations similaires sont enregistrées dans les autres stations.

4-3-3 L’écoulement mensuel Au niveau de l’ensemble des stations de la Tafna (figure n°78), on a remarqué que la variation des apports moyens mensuels selon la saison, de telle manière que ces derniers connaissent un accroissement de septembre à mars puis une diminution. Ce net contraste entre ces deux saisons est dû principalement à l’influence de la répartition des précipitations sur l’écoulement ; qui à son tour subit l’impact des perturbations complexes du régime méditerranéen et l’effet néfaste de l’évaporation sur la nappe d’eau libre qui atteint la valeur moyenne annuelle de 1200 mm au niveau du bassin de l’oued Tafna.

Au niveau du bassin de la Macta, nous avons remarqué le comportement particulier des deux artères principales de ce bassin :

a. Pour les stations situées au niveau de l’oued Mekerra, les écoulements mensuels sont concentrés durant les deux mois de septembre et d’octobre (figure n°79). b. Pour les stations situées au niveau de l’oued El Hammam, on a remarqué un accroissement des apports mensuels de septembre à mars puis une diminution (figure n°80 et 81).

Effectivement, par sa forme allongée, ce bassin se caractérise par un écoulement violent dans la partie amont où le chevelu hydrographique est dense. Cet écoulement s’affaiblit en aval par les pertes de charges du ruissellement le long du cours d’eau, et faute d’existence d’affluents assez importants.

Son régime hydrologique est marqué par une forte irrégularité d’écoulement tant mensuelle qu’annuelle. Les crues sont rapides, souvent violentes (inondations catastrophiques de la région de Sidi Bel Abbes).

Les apports liquides sont relativement faibles compte tenu du déficit pluviométrique très sensible que subit la région ces deux dernières décennies.

111

2,500 0,600

0,500 2,000 0,400 1,500

0,300

1,000 0,200

0,500 0,100

0,000 0,000

Figure n°78 : répartition des apports moyens Figure n°80: répartition des apports mensuels La station de Beni Bahdel moyens mensuels La station de Ain Fekan

1,400 60

1,200 50 1,000 40

0,800 30 0,600

20 0,400

10 0,200

0,000 0

Figure n°79: répartition des apports moyens Figure n°81: répartition des apports moyens mensuels La station de Sidi Bel Abbes mensuels La station de trois rivieres

4-4 Fluctuations hydroclimatologiques dans les bassins versants Pour mieux déterminer l’impact des aléas climatiques sur le régime hydrologique, deux bassins versants de l’Ouest algérien ont été choisis celui : de la Tafna et de la Macta. Ce choix s’est " imposé " du fait du manque de données hydrométriques au niveau du reste des bassins versants algériens.

Pour une bonne interprétation des éventuels résultats de cette étude, nous avons jugé utile de présenter en premier lieu les caractéristiques des deux bassins versants.

4-4-1 Description des bassins versants

A Bassin versant de la Tafna:

Le bassin versant de la Tafna, situé à l'extrême Ouest de l'Algérie, est constitué de 8 sous bassins, dont deux se trouvent en amont dans le territoire marocain. Culminant à 1843 m, au djebel Tenouchfi, le bassin est délimité par le principal relief (Monts de Tlemcen) entre la Méditerranée et les hautes plaines oranaises et relayé à l'Ouest par le moyen Atlas marocain et à l'Est par les monts Daïa (Saida).

Relief et topographie du bassin versant

112 Le bassin est constitué principalement au Sud par une barre montagneuse (800- 1400 m d'altitude) axée WSE- ENE, dominant largement au Nord, les régions des plaines de Maghnia, de Hannaya et de Sidi Abdelli. Cette structure orographique, dominée au Nord par les monts de Traras (1081 m) de faible largeur, entraîne une barrière efficace pour les précipitations, ceci explique l'aridité de la plaine de Maghnia.

Hydrographie: (figure n°82)

Le réseau hydrographique du bassin de la Tafna est constitué principalement par deux artères fluviales: L'oued Tafna à l'Ouest et l'oued Isser à l’Est, ce dernier prend sa source dans les monts de Tlemcen.

La partie Ouest du bassin est drainée par trois principaux affluents dont les sous- bassins, le Mouilah (1982 Km2) situé dans le territoire marocain, le Mehaguène (665 Km2) et la haute Tafna (1294 Km2), pris dans leur ensemble, convergent en éventail pour former l'oued Tafna jusqu'à la confluence, soit une superficie totale de 4949 Km2.

La partie orientale est drainée, par le sous- bassin : l'Isser Cedra (1118 Km2) dont les cours d'eau sont généralement pérennes.

La partie avale représente la Tafna maritime (388 Km2) dont le cours d'eau principal est à sec en été, il est situé à la mise en eau des ouvrages hydrauliques situé en amont.

Figure n°82: réseau hydrographique du bassin de la Tafna et stations hydrométriques retenues pour l’étude

113 La géologie

Le bassin versant de la Tafna présente trois formations géologiques bien distinctes:

Région du Nord: Les massifs montagneux des monts des Beni- Snassen et des Traras sont constitués de formations jurassique moyen et inférieur qui se prolongent sous les puissantes assises marneuses du miocène à facièces tantôt argileux, calcaire-marneux ou encore greso- marneux comme au centre de l'Isser.

Région sud: Les massifs calcaires des monts du Tlemcen, sont constitués par des dépôts carboniques jurassique supérieur calcaires et gréseux avec deux rides anticlinales SW-NE, sensiblement parallèles, formées à l'Ouest par les Djebels d'Ain El Hont et Hadid, à l'est par les djebels Talet et Abiod.

Région centre: La dépression inter- montagneuse de la région de la plaine des Amglas et de Maghnia causée par les dépôts marins du Miocène supérieur et inférieur ainsi que des alluvions de sable et de gravier.

Le climat

Le climat du bassin de la Tafna s'apparente à celui de toute la région méditerranéenne de l'Afrique du Nord, il est doux et humide. Les deux mois les plus chauds sont juillet et août, et ont une température moyenne de 26°C (Dakiche A; 1998).

Le régime général des pluies est celui des zones semi-arides méditerranéenne de l'Algérie du Nord. Il est caractérisé par des précipitations d'hiver avec des maxima en décembre, janvier et février, et une longue période de sécheresse, pratiquement sans pluie de juin à septembre. L'évaporation sur nappe d'eau libre atteint la valeur moyenne annuelle 1200 mm. Les vents sont modérés à prédominance Nord et Nord-Ouest.

B- Bassin versant de la Macta

Situé au nord de l’Algérie, le bassin de la Macta s’étend sur une superficie de 14380 Km². Il est limité au Nord Ouest par les chaînes montagneuses du Tessala au Sud par les hauts plateaux de Maalif à l’Ouest par les plateaux de Telagh et à l’Est par les monts de Saida. Le bassin de la Macta est traversé par deux principaux cours d’eau à l’Est l’Ouest Mekerra et à l’Ouest l’oued EL - Hammam (figure n°83).

114

Figure n°83: réseau hydrographique du bassin de la Macta et stations hydrométriques retenues dans l’étude

Oued EL – Hammam

Le bassin versant de l’ouest EL-Hammam couvre une superficie de 7550 Km². Le talweg principal est de longueur de 150 Km, il est drainé par quatre (4) principaux affluents dont les bassins élémentaires sont : Fekan (1200 Km²), Sahouet (2200 Km²) pris dans leur ensemble convergent pour former l’oued EL-Hammam (H.Djedial 1997).

Oued Mékerra

Le bassin versant de l’oued Mekerra ayant une superficie de 1890 Km² est limité au Nord par les monts de Tessala qui sont traversé par l’oued Mekerra pour rejoindre les marais de la Macta sans se jeter directement dans la mer, au Sud par la ride anticlinale des hauts plateaux du Ras-El-Ma (Bedeau) au Sud de laquelle commence le bassin versant du chott Ech -Chergui à l’Ouest par les monts de Béni Chougrane et de l'oued El Hammam.

L'oued Mekerra jaugé à la station Sidi Ali Ben Youb et ayant une longueur de 92 Km est partiellement régularisé par un canal de déviation qui alimente le barrage de l’Ouest Sarno.

Oued Saida

Le bassin versant de oued Saida a une superficie de 400 Km², il est drainé par l’oued Saida qui prend sa source a Ain Tebouda, il représente l’un des principaux cours d’eaux qui par leur confluence forment l’oued EL-Hammam (H.Djedial, 1997).

115

Relief et topographie du bassin versant

Le bassin versant de la Macta est constitué d’une part par la haute plaine de Sidi Bel Abbes, les plaines de la Habra et de Mascara et d'autre part par deux dispositifs orographiques parallèles à la côte allant du Sud- Ouest au Nord- Est. Ces dispositifs sont formés essentiellement par les monts de Beni Chougrane dont l'altitude varie entre 540 et 900m et les monts de Telagh et de Saida avec une altitude variant de 600 à 1200m.

La géologie

Le centre de la plaine de Sidi Bel Abbes est une cuvette à substratum argilo- marneux, gris et vert, daté du Miocène ou du Pliocène. Les monts plissés de Tessala sont allongés du Sud- Est au Nord-Est avec une ossature crétacée et un recouvrement tertiaire très épais. Les monts de Tlemcen et de Saida sont formés en presque totalité de matériaux jurassique moyen et supérieur et crétacé inférieur et moyen. Le prolongement de Beni Chougrane, par la série de Bouhanifia, atteint l'extrémité orientale de la plaine de Sidi Bel Abbes. Dans la vallée; on observe un important remblaiement argileux – sableux quaternaire.

Le climat

En général, le bassin de la Macta subit l'influence méditerranéenne an Nord et continentale au Sud où le climat est aride et sec avec des hivers froids et des étés chauds. Les précipitations annuelles dans la région varient entre 280 mm dans la partie Sud du bassin et 600 mm dans les montagnes de Beni Chougrane. Les années les plus humides peuvent avoir des précipitations 3 à 4 fois supérieures des années les plus sèches.

Méthodologie appliquée

Les variations hydroclimatologiques interannuelles sont caractérisées à partir des débits moyens annuels des différentes stations des deux bassins. La méthode adoptée est celle des

écarts (Ec) des débits moyens annuels (Qi ) au débit moyen interannuel (Q ) : − )QQ( (%)Ec = i ×100 Qi Cette méthode, utilisée par Riehl et al. (1979) sur le Nil, par Probst et Tardy (1985) sur les grands fleuves mondiaux et par Echanchu (1988) sur la Garonne, permet de distinguer les périodes humides (courbe croissante) des périodes sèches (courbe décroissante).

La détermination de ces écarts dans toutes les stations autorise une étude comparative sur l’ensemble des deux bassins. Huit classes de débits dont les limites correspondent au degré d’humidité établi à partir du taux d’écart du débit moyen annuel par rapport au débit moyen interannuel ont été établies (tableau n°33).

Tableau n°33: valeurs des limites des classes des débits liquides correspondant au degré d’humidité des différentes années hydrologiques.

Classe EH/ES TH/TS H/S MH/MS Excédent > 60 % < 40 % < 20 % < 0 % Déficit > 60 % < 40 % < 20 % < 0 %

116 * EH : années exceptionnellement humides ; ES : exceptionnellement sèches ; TH : très humides ; TS : très sèches ; H : humides ; S : sèches ; MH : moyennement humides ; MS : moyennement sèches.

Pour retracer les périodes climatiques, un coefficient hydroclimatique moyen (Chm) à partir de l’écart des débits liquides annuels par rapport au débit moyen interannuel (Q ) a été calculé pour toutes les stations et, pour chacune d’entre elles, les écarts ont été pondérés par la taille des sous bassins versants correspondants, ce qui donne :

1 n S = ∑ ⋅ i Chm Ec( i ) = n 1i S ex

Avec n : nombre de stations ;

Eci : écart du débit moyen annuel par rapport au débit interannuel ;

Si : superficie du sous bassin versant (Km²) ;

Sex : superficie du bassin à la station la plus en aval (Km²).

4-4-3 Résultats et discussion

A- Bassin versant de la Tafna

L’étude de l’impact de l’évolution du climat sur le régime des débits d’écoulement de surface nécessite la connaissance des paramètres hydrologiques et leur variabilité spatio- temporelle. La présente approche a pour finalité l’évaluation des fluctuations hydroclimatologiques dans le bassin de la Tafna. Les résultats obtenus (figure n°84 à la figure n°86) permettent de comparer, en année déficitaire et en année excédentaire, le comportement hydrologiques de l’oued Tafna et de l’oued Isser.

0 EH/ES TH/TS H/S MH/MS

excdent 8467 déficit 13 6 5 8

Figure n°84: évolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Chouly

117 14

0 EH/ES TH/TS H/S MH/MS

excedent 9645 déficit 14 1 10 11

Figure n°85: évolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Beni Bahdel

0 EH/ES TH/TS H/S MH/MS

excedent 11 4 4 3 déficit 18 13 6 3

Figure n°86: évolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Pierre du Chat

En effet, pour le bassin de la Tafna et ses affluents, la nature karstique des terrains et les caractéristiques climatologiques de leurs sous bassins n’assurent pas un rôle régulateur interannuel très important. Cette similitude du régime hydrologique entre les oueds de l’Ouest (Oued Tafna) et de Saida( oued El hammam) se voit très nettement à travers la comparaison des débits spécifiques de ces cours d’eau (tableau n°32). On distingue ainsi des lames d’eau écoulées variant seulement entre 53 t 187 mm. Cependant, on remarque une tendance à la hausse de l’amont vers l’aval.

Les variations à l’échelle pluriannuelle des régimes hydrologiques de ces oueds montrent des fluctuations à tendance généralisée sur l’ensemble de ce bassin. L’étude de ces pulsations climatiques est mise en oeuvre à partir les variations du coefficient climatique moyen (Chm) et de sa moyenne mobile calculée sur 3 ans.

Les résultats obtenus par ce coefficient pour la période 1941-2000 sont identiques aux variations des débits liquides moyens annuels mesurés à l’aval du bassin. La figure n°87 met en évidence la bonne corrélation entre ces deux paramètres ce qui permet de déduire que les mesures hydrologiques effectuées à l’exutoire de la Tafna reflètent bien la tendance hydroclimatique générale de l’ensemble du bassin.

118 70 Y=0.09*x-1.00 avec R 2=0.93 60

0 Coefficient hydroclimatique moyen hydroclimatique Coefficient -10 -10123456 Débit liquide moyen annuel à l'aval du bassin versant de la Tafna (à la station de Pierre du Chat)

Figure n°87 : Relation entre le module annuel de la Tafna à la station de Pierre du Chat et le coefficient hydroclimatique du bassin de la Tafna

Les variations de ce coefficient en fonction des années (figure n°88) montrent qu’au cours de l’épisode compris entre 1941-1973, le bassin de la Tafna a connu une alternance d’années humides (de 3 à 9 ans maximum) et d’années sèches (ne dépassant pas 6 années consécutives). Pendant cette période, on distingue l’année 1949-1950 avec un excédent de 180%. Il est important de souligner que la décennie 50 est caractérisée par un écoulement relativement important ce qui correspond à l’évolution des précipitations durant cette décennie.

A partir de 1973, une période très sèche de plus de 25 ans s’est installée sur ce bassin avec des déficits variant de 10 % à 30 %.

CHMP moyenne mobile

2,5 alternance d'années sèches et d'années humides périodes trés sèche 2,0

1,5

1,0

0,5

0,0 coefficient climatique moyen climatique coefficient

-0,5 1942-43 1944-45 1946-47 1948-49 1950-51 1952-53 1954-55 1956-57 1958-59 1960-61 1962-63 1964-65 1966-67 1968-69 1970-71 1972-73 1974-75 1976-77 1978-79 1980-81 1982-83 1984-85 1986-87 1988-89 1990-91 1992-93 1994-95 1996-97 1998-99 2000-01

Figure n°88: variations annuelles du coefficient hydroclimatique moyen pondéré (Chmp) pondéré par les superficies des sous-bassins versants et de sa moyenne mobile 119

B- Bassin versant de la Macta

A partir de la figure n°89 à la figure n°91, on remarque :

Un net contraste du comportement hydrologique des oueds de l’Ouest. Ceci est dû principalement :

Les crêtes montagneuses se relayant du Sud-Ouest au Nord-Est, pouvant atteindre localement 1400 m d’altitude. Au Sud, les limites du bassin constituent un véritable seuil naturel climatique séparant deux régimes pluviométriques opposés : continental saharien pour les flancs Sud et méditerranéen humide pour les flancs Nord. Au Nord, le bassin subit l’invasion des masses d’air marines, très chargées en humidité, engendrant le plus souvent des précipitations abondantes en saison froide. Par contre au Sud, un régime continental mixte où la pluviométrie sous l’influence des masses d’air chaud et sec est de nette décroissance.

A partir du tableau n° :32, on déduit qu’il existe une différence hydrologique entre les deux cours d’eau principaux, à l’Ouest l’oued Mekerra et à l’Est l’oued El Hammam. A travers la comparaison des débits spécifiques de ces deux cours d’eau, on distingue ainsi que les débits moyens interannuels de l’oued Mekerra varie entre 1.74 et 11.63 m3/s, alors que pour les stations de l’oued El Hammam, les valeurs de ces derniers sont comprises entre 27.5 et 44.3 m3/s. Sachant que, les potentialités en eau de ce bassin sont évaluées à plus de 260 Hm3 qui se répartissent respectivement entre 70 Hm3 dans la Mekerra et 190 Hm3 dans El hammam qui draine la partie orientale la plus arrosée du bassin.

0 EH/ES TH/TS H/S MH/MS

Excedent 7476 Déficit 49611

Figure n°89 : évolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Oued Taria

120 16

0 EH/ES TH/TS H/S MH/MS

Excedent 6274 Déficit 1 8 15 10

Figure n°90: évolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Sidi Bel Abbes

0 EH/ES TH/TS H/S MH/MS

Excedent 7246 Déficit 66910

Figure n°91: évolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Ain Fekan

121 A une échelle pluriannuelle, les variations des régimes hydrologiques des oueds du bassin de la Macta révèlent des irrégularités à tendance généralisée à l’ensemble du bassin. Ces irrégularités ou pulsations climatiques, peuvent être étudiées à partir des variations annuelles du coefficient climatique moyen (Chm) et de sa moyenne mobile calculée sur 3 ans. Les résultats obtenus par ce coefficient pour la période 1949-2001 sont semblables aux variations des débits liquides moyens annuels mesurés à l’aval du bassin.

CHMP moyenne mobile

2,0

1,5 Période def. Période exc. Période def.

1,0

0,5

0,0

-0,5 coefficient climatique moyen climatique coefficient

-1,0 1950-51 1952-53 1954-55 1956-57 1958-59 1960-61 1962-63 1964-65 1966-67 1968-69 1970-71 1972-73 1974-75 1976-77 1978-79 1980-81 1982-83 1984-85 1986-87 1988-89 1990-91 1992-93 1994-95 1996-97 1998-99 2000-01

Figure n°92: variations annuelles du coefficient hydroclimatique moyen pondéré (Chmp) pondéré par les superficies des sous-bassins versants et de sa moyenne mobile

Les variations de ce coefficient en fonction des années (figure n°92) montrent qu’au cours de l’épisode compris entre 1949 et 1963, le bassin de la Macta a connu un épisode déficitaire très important suivi d’une période excédentaire ne dépassant pas 3 ans consécutives. Pendant ces deux périodes, on distingue également une année à caractère climatique exceptionnel : 1950-1951 avec un excédent de 170 %.

A partir de 1972-1973, une période très sèche de plus de 19 ans s’est installée sur ce bassin avec des déficits variant de 10 % à 80 %.

Remarque

Lors de cette étude hydrologique des deux bassins, nous avons constaté que chacun deux a un comportement qui lui est approprié :

Les eaux de surface du bassin de la Tafna sont drainées par deux grandes artères fluviales : l’oued Tafna à l’Ouest et l’oued Isser à l’Est. L’évolution du régime hydrologique est presque synchrone d’une station à l’autre.

La forme géomorphologique du bassin de la Macta et la forte dissymétrie dans la répartition des pluies entre le Nord et le Sud déterminent les régimes hydrologiques des différents cours d’eau.

122 Toutefois, les fluctuations hydroclimatiques observées sur d’aussi longues périodes (1941-2000 pour le bassin de la Tafna et 1949-2001 pour le bassin de la Macta) peuvent être généralisées à l’ensemble des stations des deux bassins.

On remarque, avant 1973, une persistance de l’alternance d’épisodes humides et secs. Après 1973, on peut distinguer une nette décroissance continue des débits moyens qui atteint son paroxysme de 1992 à 1996.

Par conséquent, les déficits pluviométriques et hydrologiques peuvent renforcer l’écart entre les besoins importants en eau d’une population sans cesse croissante et les ressources hydriques pouvant être mobilisées.

4 -5 Approche statistique et détection des ruptures En se basant sur les observations et les constatations précédentes, la présente étude analyse le comportement de ces rivières algériennes. La méthodologie employée a pour finalité la détection et la caractérisation des ruptures possibles dans certaines séries hydrométriques.

Les écoulements des différentes stations hydrométriques, retenues dans le cadre de l'étude; ont été analysés. Afin d’identifier et de localiser le point de rupture dans ces séries hydrométriques, nous avons employé l’ensemble les méthodes statistiques de détection de rupture : la statistique U de Buishand, le test de Pettitt, la méthode bayésienne de Lee et Heghinian et la procédure de segmentation de Pierre Hubert.

Comme la statistique de Buishand et la méthode de Lee et Heghinian requièrent la normalité des séries d’observations et que les données hydrologiques s’ajustent à une loi log-normale. Nous avons normalisé les séries des lames d’eau écoulées annuelles, saisonnières et mensuelles en appliquant une transformation logarithmique. Pour normaliser la dissymétrie des variables hydrologiques, on prend le logarithme de la variable. La variable Z telle qu’elle est définie :

Z = log (x) pour 0< x

L’inconvénient majeur de ce type de transformation dans notre cas réside dans l’existence de valeurs nulles dans les séries des lame d’eau écoulées à l’échelle mensuelle. Pour éviter ce problème, nous avons remplacé ces valeurs nulles par des valeurs proches de zéro.

Ensuite, nous avons étudié l'autocorrèlation afin de déterminer la dépendance linéaire entre les valeurs successives des séries. A cet égard, nous avons eu recours au test de corrélation sur le rang qui a révélé l'existence d'un effet persistant dans les séries hydrométriques (tableau n°33).

123 Tableau n°33: résultats du test de corrélation sur le rang appliqué aux séries des lames d’eau écoulées à l’échelle annuelle.

Station H0 Intervalle de confiance U (t) Sidi Ali Ben Youb rejetée 99%-95%-90% -2,93 Sidi Bel Abbés rejetée 99%-95%-90% -2,16 Oued Taria rejetée 99%-95%-90% -2,37 Ain Fekan rejetée 99%-95%-90% -4,93 Trois Rivières rejetée 99%-95%-90% -4,46 Bouhanifia rejetée 99%-95%-90% -2,81 Hacine rejetée 99%-95%-90% -2,85 Chouly rejetée 99%-95%-90% -3,19 Beni Bahdel rejetée 99%-95%-90% -4,01 Pierre du Chat rejetée 99%-95%-90% -4,31

4-5-1 A l’échelle annuelle

Comme pour les précipitations, il est possible de comparer l’évolution des écoulements de surface entre les différents bassins fluviaux de l’Algérie du Nord. L’incidence de la sécheresse est largement amplifiée dans le régime hydrologique.

Le tableau n°33 représente les résultats des méthodes précédentes appliquées aux séries des lames d’eau écoulées à l’échelle annuelle. Nous remarquons non seulement l’existence d’une rupture dans la plupart des stations étudiées, mais aussi la même date de début de tendance (la fin des années 70 et le début des années 80). Pour mieux cerner ce phénomène, nous avons représenté les variations relatives

− xx ( 12 )des moyennes des deux sub-séries (1) et (2), calculées de part et d’autre de la date x1 de rupture. Comme l’illustre bien la figure n°92, ces variations variant de 34 % à 131 % pour Sidi Ali Ben Youb et Chouly respectivement sont significatives et négatives (tableau n°34 et la figure n°93).

Tableau n°34: situation de la rupture et caractéristiques des sub-séries des lames d'eau écoulées annuelles

Station Date de rupture Variations relatives

(année) x1 x2 des moyennes (%) Sidi Ali Ben Youb 1974 154,8 115,5 -34 Sidi bel Abbes 1977 135,7 104,1 -31 Ain Fekan 1980 179 49,4 -262 Trois Rivières 1974 237,9 137 -74 Bouhanifia 1981 139,3 72,7 -92 Hacine 1976 209,3 99,4 -111 Chouly 1980 81,33 30,35 -168 Beni Bahdel 1979 70,6 22,9 -68 Pierre du Chat 1979 70,6 17 -76

124 moyenne de la sub-séries 1. moyenne de la sub-séries 2.

400

350

300

250

200

150

100

b es n s ia e ly el at ia k ou b ka re if in u d h ar be Y b e iè n ac o ah C d ir A F iv ha H ch B u h M en el in R u i d ak B b A is o en re L li di ro B B er A Si T Pi di Si

Figure n°93: variations relatives des deux moyennes à l’échelle annuelle.

4-5-2 A l’échelle saisonnière

Les résultats des méthodes statistiques de détection de rupture à l’échelle saisonnière sont représentés dans l’annexe n°8.

moyenne de la sub-séries moyenne de la sub-séries

5 4

2 1

0 Ain Fekan Bouhanifia Hacin chouly Beni Bahdel Pierre du Lakhdari

Figure n°94: variations relatives des deux moyennes en automne.

moyenne de la sub-séries 1. moyenne de la sub-séries 2.

b s n s ia e y el at ou be ka re if in ul d h Y b e iè an ac o ah C n A F iv h H ch B u e el in R ou i d B b A is B en re li i ro B er A id T Pi di S Si

Figure n°95: variations relatives des deux moyennes en hiver.

125 moyenne de la sub-séries 1. moyenne de la sub-séries 2.

0 b s n s a e y l t ou be ka re ifi in ul de ha Y b Fe iè an ac ho ah C en l A n iv uh H c i B du B be Ai s R o en re li di oi B B ier i A Si Tr P Sid

Figure n°96: variations relatives des deux moyennes en printemps

moyenne de la sub-séries 1. moyenne de la sub-séries 2.

0 b n s a e y l t ou ka re ifi in ul de ha Y Fe iè an ac ho ah C en n iv uh H c i B du B Ai s R o en re li oi B B ier i A Tr P Sid

Figure n°97: variations relatives des deux moyennes en été.

A partir du graphe n°94 au graphe n°97, on déduit que :

1. Pour les bassins de l’extrême Ouest, aux stations de Pierre du Chat, Beni Bahdel et Chouly, l’automne et l’hiver sont marqués par un changement du régime hydrologique dans la période comprise entre 1980 et 1986 avec des variations relatives dépassant 464%. Au printemps et en été le changement s’est effectué bien avant c'est-à-dire en 1976, 1978, 1974 pour les trois stations citées précédemment. Pour ces deux saisons les variations ont dépassé 549 %. pour le bassin de la Macta, une diminution des volumes d’eau écoulés au niveau de toutes les saisons s’est produite entre 1975 et 1982. Ces fluctuations hydrométriques sont semblables à celles de l’échelle annuelle.

4-5-3 A l’échelle mensuelle

Afin de connaître l’influence de l’écoulement mensuel sur les variations hydroclimatiques annuelles, nous avons réalisé avec les mêmes méthodes une analyse de stationnarité des lames d’eau écoulées mensuelles de l’ensemble des stations de la région étudiées dont les résultats sont présentés dans l’annexe n°9.

Nous avons déduit à partir de la figure n°98 à la figure n°109 que le régime hydrologique à l’échelle mensuelle subit les mêmes variations que celles à l’échelle annuelle et saisonnières. La date de rupture est comprise entre 1972 et 1986.

126

Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50

0,00

s l t b es ia an e ia ne ly e a ou b ar k èr if ci u d h Y b T e vi n a o h C A F i a H h Ba u en el ed in R uh C i d B B u A is o en re li i O ro B B r A id T ie di S P Si

Figure n°98: moyennes des mois de septembre sur les deux périodes

Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 b s a n s a e y l t u e ri a e fi n l de a o b a k r i ci ou h h Y b T e iè an a h a C n A d F iv h H C B u e el e in R u i d B u A s o n e li i B O i B e rr A id ro B ie i S T P id S

Figure n°99: moyennes des mois d’octobre sur les deux périodes

Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

3,50

3,00

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50

0,00 s l t b a a n s ia e ly e u e ir i a e f n a o b r k r i i u d h b n a e è n c o h C Y e T i a a h a A T F v u n l d i h H C B e e e in R u i d B u o n e i B A is B e r l i O o B r A id r ie i S T P id S Figure n°100: moyennes des mois de novembre sur les deux périodes

127 Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

8,00 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00

n ia e ly el es res in aria è ou bb T anif ac h ivi H C Bahd en Youb el A i Ain Feka en re du Chat li B Oued ois R Bouh r B ier Sidi B T P Sidi A

Figure n°101: moyennes des mois de décembre sur les deux périodes

Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

12,00

10,00

8,00

6,00

4,00

2,00

0,00 b s a n s ia e y el t u e ri a re if in ul d ha o bb a ek è n c o h C Y A T F vi a a h a n l d n i h H C B du e e e i R ou i i B B u A is B en re l di O o B er i A i Tr i id S P S

Figure n°102: moyennes des mois de janvier sur les deux périodes

Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

12,00

10,00

8,00

6,00

4,00

2,00

0,00

b s ia an es fia e ly el at ou be ar k r ni cin u d h Y b T Fe viè a a ho ah C n l A ed n i uh H C B du Be e u Ai s R o ni e li i B O oi B e rr A id r B ie di S T P Si

Figure n°103: moyennes des mois de février sur les deux périodes

128 Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

18,00 16,00 14,00 12,00 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 0,00 l ub es ria an es fia ne ly e at o bb a k èr ni ci ou hd Ch n Y A T Fe ivi ha a h a u e el ed in R u H C i B d i B B Ou A is Bo en re Al idi ro B ier di S T P Si

Figure n°104: moyennes des mois de mars sur les deux périodes

Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

14,00

12,00

10,00 8,00

6,00

4,00

2,00

0,00 b s a n s ia e ly el t ou be ri ka re if in u d ha Y b Ta e iè an ac ho ah C n l A d F iv h H C B u e e e in R ou ni d i B B Ou A is B e rre Al idi ro B ie di S T P Si

Figure n°105: moyennes des mois d’avril sur les deux périodes

Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

14,00 12,00 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 0,00 b s a n s ia e y el t u e ri a re if in ul d ha o bb a ek è n c o h C Y A T F vi a a h a n l d n i h H C B du e e e i R ou i i B B u A is B en re l di O o B er i A i Tr i id S P S

Figure n°106: moyennes des mois de mai sur les deux périodes

129 M oyenne de la sub-série1 M oyenne de la sub-série 2

4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00

Figure n°107: moyennes des mois de juin sur les deux périodes

Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

3,00

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50

0,00 s n s a y l t ub e ira ria e fi ne e a o a ka èr ni ci ul hd Ch Y Abb T Fe vi a ho a en l Ten d n i ha H C B du B e ue i R ou ni e li B O A s B e rr A idi roi B ie di S T P Si

Figure n°108: moyennes des mois de juillet sur les deux périodes

Moyenne de la sub-série1 Moyenne de la sub-série 2

3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 b s n a l t u e ria a es fi ne ly e a o b a k r ni i u hd h Y b T e iè a ac ho a C n l A d F iv h H C B u e e e in R u i d B B u A s o n re li i O oi B e r A id r B ie di S T P Si

Figure n°109: moyennes des mois d’août sur les deux périodes

130 4-6 Conclusion

Les analyses présentées ci-dessus sont basées sur des méthodes diverses et complémentaires. D’un point de vue quantitatif, les résultats obtenus montrent clairement une variation relative pouvant atteindre 130 % à partir de la décennie 1970.

Les différentes méthodes utilisées convergent pratiquement vers l’identification d’une même date de rupture dans les séries chronologiques annuelles, cette date varie entre 1974 et 1982 selon la station hydrométrique étudiée.

A l’échelle saisonnière, Nous avons constaté les mêmes variations avec les mêmes proportions que l’échelle annuelle.

Nous avons estimé qu’une étude à l’échelle mensuelle pour détecter le changement était indispensable pour mieux cerner cette diminution à une échelle plus fine. Effectivement, les fluctuations hydroclimatiques mensuelles étaient semblables aux pulsations annuelles et saisonnières.

Contrairement aux précipitations, se sont tous les mois de l’année qui ont enregistré une rupture de stationnarité car le régime hydrologiques des oueds algériens est directement influencé par celui des précipitations mais subit, aussi avec un effet de retard, l’incidence du cumul de déficits pluviométriques répétés.

131 CHAPITRE 1 : APPORT DE L’ANALYSE HYDROLOGIQUE DES MONTS DE SAIDA

1-1 Introduction

Si l’évaluation des ressources en eau superficielle est très utile dans le but de leur planification, de leur aménagement, il est utile de connaître les réactions hydrologiques du réservoir vis à vis des conditions d’alimentation. C’est l’un des paramètres essentiels dans l’estimation globale des ressources en eaux.

Les Monts de Saida, par leur situation géographique et sa constitution lithologique, joue un rôle très important dans l'hydrologie régionale. C'est dans ce massif montagneux que prennent naissance les principales sources karstiques de la zone; Ain zarga, Ain tifrit, Ain soltane et Ain balloul d’où partent oued Tifrit, oued Sidi minmoue et oued Saida (Tab.35), avec respectivement un débit moyen annuel de 0.36 m 3./s , 0.57 m3 /s et 0.95 m3./s.

Les précipitations constituent la seule origine d’alimentation des eaux souterraines. La pluviométrie annuelle varie entre 389 mm pour le sous bassin de oued Sidi Mimoune à 313 mm pour le bassin de oued Tifrit. Les eaux s’infiltrent très facilement; environ 35 à 40 % des eaux écoulées se perdent dans les calcaires et les dolomies du Bajo bathonien( dogger). La connaissance du système hydrologique de surface des bassins versant des Monts de Saida est indispensable pour l'étude hydrogéologique de la région, et plus particulièrement dans la connaissance du régime d'écoulement, la détermination du comportement hydrodynamique du cours d'eau principal et du mode de répartition de la lame d'eau écoulée dans le temps et dans l'espace.

1-2- Réseaux hydrographiques.

Le grand bassin des Monts de Saida est drainé par un réseau hydrographique bien structuré et bien hiérarchisé formé principalement par les trois (03) grandes rivières; Oued Tiffrit, Oued Sidi Mimoune et Oued Saida qui conserve sa pérennité relative durant presque toute l'année. Les débits de ces oueds sont jaugés par des stations hydrométriques installées sur chaque rivière.

* La station PK 50 sur oued Saida; * La station de Tiffrit sur O. Tiffrit; * La station de S. Mimoune sur O. S. Mimoune.

Enrichi par les eaux des sources karstiques, ces cours d'eau sont caractérisés par des débits assez irréguliers au cours de l'année, les étiages peuvent atteindre des débits de l’ordre de 0,12 m3./s au mois. L'alimentation importante et permanente de l'oued El Hammam est assurée en grande partie par ses trois affluents.

1-3 Caractéristiques hydrologiques

Les écoulements de oueds Saida et de ses affluents et des sources sont définis à partir de l'analyse statistique des chroniques des débits moyens journaliers. La période commune des observations pour les eaux de surface est de 24 ans entre septembre 1977 et août 2000.

1-4 Les eaux de surface

Après l ‘étude des précipitations (signal entrée), nous entamons l’étude hydrologique qui traitera essentiellement les débits, afin de mettre en évidence le régime des cours d’eau et les volumes d’eau qui y transitent.

132 1-4-1 Analyse statistique des débits au niveau des stations:

L'analyse statistique des données hydrométriques doit permettre de définir les régimes d'écoulements des différents oueds étudiés à partir des valeurs caractéristiques du régime (la moyenne, écart type….). Il importe de reconnaître leur fréquence et leur dispersion.

1-4-2 Evolution et distribution des débits moyens journaliers

Les graphes de la figure 110, montrent que la période allant de 1977 et août 2000 est caractérisée par une suite de séquences humides et sèches. L'étude des débits moyens journaliers montre la similitude de variations des débits. Une diminution des débits est ressentie sur l’ensemble des trois stations à partir des années 75 (1981-82-83 et 84) où l’on a assisté à une sécheresse qui s’est manifestée sur tout l’ouest algérien.

1-4-3 Ecoulement mensuel et régime hydrologique

Tab. 35 : Moyennes mensuelles interannuelles des débits en m3/s de 1975 à 2000. Mois SEPT OCT NOV DEC JAN FEV MAR AVR MAI JUIN JUIL AOU Moy O.Tifrit 0.22 0.32 0.36 0.63 0.57 0.61 0.71 0.49 0.37 0.37 0.20 0.21 0.42 O.S.Mimoune 0.27 0.67 0.74 0.77 0.91 0.80 0.72 0.69 0.33 0.28 0.27 0.33 0.57 O.Saida 1.50 1.71 0.98 0.97 1.00 1.41 0.85 0.80 0.69 0.59 0.51 0.40 0.95

0,00 20,00 40,00 60,00 80,00

100,00

120,00

140,00

7,0000 6,0000 5,0000 4,0000 3,0000 2,0000 1,0000 0,0000

Fig. 110 : Débits journaliers à la station de Saida PK50.

Les débits de l’oued Oued Saida à la station PK50 montrent une très grande irrégularité. Le débit moyen est de l’ordre de 0.92 m³/s, et celui de la saison d’étiage passent souvent en dessous de 0.58 m³/s. Le tableau 35 et la figure 111 montrent que pour toutes les stations, les débits augmentent à partir de septembre pour atteindre leur maximum au mois de février, puis ils diminuent régulièrement jusqu’ à un minimum au mois d’août.

133

Q m3/s Ditribution des moyennes annuelles des débits à la satation de Saida 1,40 varaition de la moyenne mensuelle de débit (1977- 2000) Oued Saida 1,20 Q m3/s 1,00 2 1,5 0,80

1 0,60 0,5 0 0,40

i l 0,20 n a ui ut Oct Ja Fev Mar Avr M Jui J Sep Nov Dec Ao 0,00 mois 6 8 990 1978 1980 1982 1984 198 198 1 1992 1994 1996 1998 Année Année

Q m3/s Ditribution des moyennes annuelles des débits à la satation deTifrit Variation de la moyenne mesuelle du débits(1980-2002) 0,9

Oued Tif rit 0,8

0, 8 0,7 0,6 0, 6 0,5 0,4 0,4 Q m3/s 0, 2 0,3 0 0,2

v r 0,1 p ov n ai Oct Ja Fe Mar Av M Jui Juil Se N Dec Aout 0 mois 1 5 7 77 79 87 89 91 93 9 9 98 983 9 9 9 9 99 99 999 1 1 1 1 1985 1 1 1 1 1 1 1 Année

Q m3/s Ditribution des moyennes annuelles des débits à la satation de Sidi Mimoune variation de la moyenne mensuelle du débits 0,90 Q m3/s (1977-2000) Oued Sidi Mimoun 0,80 1 0,70

0,8 0,60 0,50

0,6 0,40

0,4 0,30 0,20 0,2 0,10 0 0,00 Sep Oct Nov Dec Jan Fev Mar Avr Mai Jui Juil Aout mois 5 8 9 1977 1979 1981 1983 1 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 Année Fig. 111 : Distribution des moyennes mensuelles Fig. 112 : Distribution des moyennes annuelles des débits par stations des débits par stations

Les débits minima se retrouvent en août et les maxima en février. Il n'y a pas de période de basses eaux d'hiver ce qui démontre un caractère montagnard nettement marqué.

1-4-4 Ecoulement inter-annuel et variabilité des débits

Sur une période de 23 ans (1977-2000). L'analyse de la courbe des débits moyens annuels (Fig. 112 et 113) montre que:

Les lames d'eaux écoulées varient énormément d'une année à l'autre. Le débit moyen annuel de l'oued, calculé sur 23 ans, est de 0,92 m3/s à la station PK50 et de 0,59 m 3 /s à la station de sidi Mimoune et 0,45 m3./s à la station de Oued Tifrit. L’irrégularité interannuelle marquée au niveau de la pluviométrie a pu engendrer une importante influence sur le régime d'écoulement de oued Saida, ce qui traduit l'irrégularité interannuelle des débits ;

134 Ditribution des moyennes inter - annuelles des débits Q m3/s O.Saida O.S.Mimoune O.Tifrit 1,40

1,20

1,00

0,80

0,60

0,40

0,20

0,00

5 7 9 9 9 989 991 993 9 9 1977 1979 1981 1983 1985 1987 Année1 1 1 1 1 199

Fig.113: Comparaison de la distribution des débits moyens annuels (période 1977-00)

1-5 Distribution des débits

1-5-1 Analyse des débits

La description statistique des débits (m3/s) moyens journaliers est donnée dans le tableau 36 :

Tab. 36 : Paramètres statistiques des débits journaliers des différentes stations étudiées.

Oueds Saida Sidi Mimoun Tifrit Maximum 25 11 5 Minimum 0.58 0,37 0,25 Moyenne 0,92 0,59 0,450 Variance 158,1 124,63 111,8 Ecart type 29,29 11,16 13,37 C.V 1,37 0,70 1,97 I. Confiance 0, 55 0,25 0,3

1-5-2. Analyse des courbes des débits classés

La dispersion des débits moyens journaliers est représentée par la courbe de distribution de leurs fréquences (courbes des débits classés) où les écoulements sont donnés en fonction de leur fréquence de dépassement. La courbe des débits classés permet de traduire la dispersion des débits moyens journaliers. Les représentations utilisées sont: L’histogramme des débits associant à chaque classe de débits une fréquence d'apparition. La courbe cumulée des débits classés, définissant les débits caractéristiques dépassés durant 1, 3, 6 et 9 mois par an, ainsi que 10 jours ou 365 jours. L’analyse des débits classés a été effectuée sur les données disponibles pour les trois stations recouvrant la période de septembre 1977 à août 2000 correspondant à 23 cycles (8395 valeurs moyennes journalières).

1-5-2.1. Courbes des débits classés

Les figures, 114, 115 et 116 présentent les histogrammes de fréquences d'apparition des débits et les courbes des débits classés pour les trois stations. On constate que les polygones de fréquences ne montrent qu'un seul mode (avec les faibles débits qui sont dominants). La fréquence maximale s’observe à Saida (Fig. 116) entre 0.58 m³/s et 25 m3/s ceci est probablement la conséquence des apports des différents affluents. . Les courbes des débits classés montrent la même concavité pour les autres stations.

135

Débit (en m3/s) Jours 70 8000

Max = 5 7000

60 6000 5000 50 Polygone de Fréquences 4000 3000 40 2000

1000 30 3 0 Q m /s 0 1 2 3 4 5678 9 10 20

10 Qm = 0.450 m3/s MIN: 0.365m3/s 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

0 25 50 75 100% Temps (en jours) Fig. 114 : Courbe des débits classés à Tifrit

Jours 3 Débit (en m /s) 8000

12 7000

Max = 11 6000

10 5000 4000 Polygone de Fréquences

8 3000

2000 6 1000 Q m3/s 0 10 30 4 0 20 40 50 60

2 3 Qm = 0.8 m /s MIN: 0.5 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

0 25 50 75 100% Temps (en jours) Fig. 115: Courbe des débits classés à la station de Sidi Mimoun.

136 Débit (en m3/s) Jours 7000 25 Max = 25 6000 5000

20 4000 Polygone de Fréquences

3000 2000 15 1000 Q m3/s 0 10 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

50 Q m = 0.92 m3/s MIN 0.58 m3/s 0 2000 4000 6000 8000

0 25 50 75 100% Temps (en jours) Fig. 116: Courbe des débits classés à la station PK50 ( Saida).

1-5-1-3 Débits caractéristiques

Le régime d'écoulement des rivières est généralement défini par des débits caractéristiques (DC) débits dépassés durant 1, 3, 6 et 9 mois (DC1, DC3, DC6, DC9) par an, ainsi que 10 jours (DCM) et 355 jours (DCE).

Le tableau. 37 ci-dessous, regroupe les débits caractéristiques en m³/s obtenus des trois stations pour la période (1997-2000).

Tab. 37: Débits caractéristiques en m3/s des trois stations (1997-2000)

Station DC1 DC3 DC6 DC9 DCM DCE Saida 28,3 17,5 13 10,3 44,8 7,79 Tifrit 4,61 2,49 1,37 1,02 9,27 0,7 Sidi Mimon 15,9 6,04 3,12 2,02 36,5 1,08

Les valeurs de débits caractéristiques (Tab.37) témoignent de l’importance des irrégularités des écoulements de surfaces de oued Saida et de ses affluents. Ces derniers ne possèdent pas des pouvoir régulateurs car son débit d’étiage est trop faible qui est de 0,58 m3 /s.

1.5.3. Analyse des courbes des débits cumulés

1-5-3-1 Méthode :

L’étude des débits cumulés peut être effectuée selon l’application d’une loi de probabilité dérivant de la loi de Laplace (Mangin, 1971, 75). D’un point de vue méthodologique, elle consiste à étudier l’évolution des fréquences cumulées des débits (sur une échelle de probabilité) en fonction des débits (sur une échelle arithmétique ou logarithmique). Cette méthode permet de détecter des anomalies dans le régime du cours d’eau (apports ou fuites), se traduisant par des ruptures de pente 137 dans la courbe cumulée. Notre objectif consiste à rechercher l’existence possible de trop-pleins ou d’apports, non contrôlés à partir de la surveillance de l’exutoire principal (station limnigraphique).

1-5-3-2 Résultats :

Nous avons réalisé cette application sur une période de 23 cycles (1977-2000) pour l’ensemble des stations. Les figures (Fig. 117, 118 et 119) qui ont été construites pour 23 cycles d’observations montrent des ruptures de pente. Ces ruptures de pente font penser soit à des modifications du fonctionnement hydraulique à l’intérieur du réservoir soit à des transferts entre sous-bassins. Le relèvement de la pente suggère la présence de trop-pleins et de fuites hors du bassin. L’inverse serait plutôt un apport ou pourrait être dû à l’influence de niveaux de la réserve sollicitée exceptionnellement.

Les courbes ont des allures sensiblement identiques, indiquant l’analogie des réseaux hydrographiques concernés. L’observation de plusieurs segments de droites traduit le fait que les émergences étudiées suivent plusieurs lois d’écoulement, à chaque segment de droite correspond une loi d’écoulement. Ces changements de loi d’écoulement peuvent avoir des origines diverses liées soit à des modifications hydrodynamiques internes au systèmes karstique comme le stockage-destockage des réserves ou l’entrée en fonctionnement de trop-plein, soit à des interrelations avec un systèmes voisins qui se traduit par des apports ou des fuites.

L’allure générale des courbes montre 3 à 4 segments. Les deux segments extrêmes sont à pente plus forte qui présente uniquement une pente pour les faibles débits. La rupture de pente au niveau des faibles débits correspond à la vidange du réservoir matriciel et fissuré (apport des réserves pour les faibles débits). L’augmentation de la pente pour le fort débit, correspond à la mise en fonction de trop-pleins pour les trois stations (Tifrit, Sidi mimoune et Saida).

Fig. 117: Courbes des fréquences cumulées Fig. 118: Courbes des fréquences cumulées

138

Fig. 119: Courbes des fréquences cumulées des débits classés à Saida

1-6 Ajustement des débits

L'ajustement des données à une loi de probabilité intéresse par définition des variables aléatoires (liées au temps et indépendantes les unes des autres), donc en matière de débit, des valeurs moyennes sur des périodes assez longues. Par extension la période en deçà de la quelle l'ajustement n'est plus satisfaisant, suggère une liaison de dépendance entre les valeurs successives.

Le but de cette étude est de rechercher le meilleur ajustement des débits à divers pas de temps pour apprécier la période limite de validité de la loi reconnue. Puis en référence à ces critères on définira les écoulements dans oued Saida. Les figures 120 et121 montrent que les modules mensuels et annuels de la station de Saida s'ajustent parfaitement avec la loi log- normale, puisque l'ensemble des points appartient à un intervalle de confiance de 90 %. Par contre, au pas de temps journaliers les débits ne s'ajustent sur aucune loi théorique, ce qui révèle l'irrégularité du régime de oued Saida

Fig.120: Ajustement des débits moyens Fig.121: Ajustement des débits annuels Oued mensuels à Saida à la loi Log-normale Saida à la loi Log-normale

1-7. Analyse corrélatoire et spectrale 1.7.1 Principe de la méthode L'analyse corrélatoire et spectrale est une méthode descriptive. Elle est fondée sur l'emploi du corrélogramme et du spectre de variance. Ces méthodes s'inspirent directement des méthodes de traitement du signal. Les analyses corrélatoires et spectrales ont été appliquées à l'étude des séries chronologiques au niveau des systèmes karstiques par A. Mangin (1981 a et b, 1984 ). Elles s'attachent à décrypter les informations contenues dans les séries chronologiques qui représentent la fonction d'entrée et de sortie des systèmes karstiques. Dans notre cas, il s'agit des chroniques de

139 pluie et de débit. Le système karstique est assimilé à un filtre laissant passer plus ou moins l'information contenue dans la pluie. La comparaison de la structure et des différentes composantes de la chronique des pluies avec celles des débits permet une meilleure compréhension des systèmes hydrologiques et de leur fonctionnement. La présentation et le principe de la méthode est en annexe.

1-7-2 Application au Bassin des Monts de Saida

Les données utilisées sont celles récoltées à la direction de l'hydraulique de Saida et qui concernent les trois stations du bassin des Monts de Saida. Les données de base sont les totaux journaliers des précipitations et les valeurs moyennes journalières des débits enregistrés au niveau des différentes stations. Les données sont parfois incomplètes et présentent parfois des lacunes d'observation d'une journée à plusieurs jours c’est pour cette raison que cette étude a été limitée à la période 1977-2000. La méthode d'analyse corrélatoire et spectrale a été appliquée aux systèmes hydrologiques de surface (oueds) drainant le secteur d'étude. Les analyses corrélatoires et spectrales ont été effectuées dans le but de mettre en évidence les caractéristiques hydrogéologiques des systèmes du bassin versant et d'estimer les réserves, et d'examiner la relation entrée -sortie. Le tableau suivant n°: 38 résume l’ensemble des chroniques des différentes stations existantes sur le bassin.

Tableau.38 : Station hydroclimatologique retenues

Données Stations Altitude (m) Période d’étude Débits et Tifrit 990 1997/00 pluies Sidi Mimoune 690 1977/00 journalières Saida 886 1997/00

1-7-2-1 Analyse du signal d’entrée : la pluie

Les corrélogrammes (Fig.122A,123A et 124A) sont très proches et présentent la même allure. Ils décroîent très rapidement dans les premiers jours, le coefficient d’auto-corrélation rk qui est de 0,1 est atteint au bout de deux jour pour la station de Tifrit, après 4 jours pour Sidi Mimoune et à environ 7 jours à Saida. Les corrélogramme n’indiquent aucune structure bien visible. Nous pouvons conclure que la succession de la pluie journalière dans le haut bassin de saida est un phénomène quasi-aléatoire. Cette constatation à été mise en évidence dans les Monts de Tlemcen.

Dans le domaine fréquentiel (Fig. 122B, 123B et 124B) la répartition de la pluie n’est pas tout à fait monotone. Les spectres présentent une légère tendance avec la présence de quelques pics de faible amplitude, proches du bruit de fond, qui laisse supposer que ce phénomène est légèrement structuré, correspondent probablement à la variation annuelle de la pluie. Les corrélogrammes et les spectres de la pluie mesurée aux différentes stations sont presque confondus. Ils soulignent l’homogénéité de la répartition temporelle des précipitations.

140

Fig. 122 A-B : Analyse de la chronique de la pluie Fig. 122 C-D : Analyse de la chronique des débits à à Tifrit du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours). Tifrit du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours).

Fig. 123A-B : Analyse de la chronique de la pluie à S. Fig. 123 C-D: Analyse de la chronique des débits à Mimoune du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours). S.Mimoune du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours).

141

Fig. 124.A-B : Analyse de la chronique de la pluie à Saida Fig. 124.C-D : Analyse de la chronique des débits à du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours). Saida du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours).

1-7-2-2 Analyse du signal de sortie : les débits

Pour étudier le régime de l’oued Saida, à la station PK 50 stations principales qui le contrôlent ; ainsi que les deux autres stations qui contrôlent ses affluents. Les données utilisées sont les débits moyens journaliers. Vu la présence de lacune au niveau des observations et pour pouvoir faire des comparaisons, la période retenue va du 01/09/97 au 31/08/00.

Les corrélogrammes des débits (Fig.122C, 123C et 124C) montrent une allure très différente de ceux de la pluie. On peut conclure que les différents systèmes amortissent très bien le signal d’entrée (la pluie). Ils présentent au début une décroissance rapide puis très lente. Dans le domaine fréquentiel (Fig.122D, 123D et 124D), les oueds présentent un comportement composite qui se traduit, dans les basses fréquence par des spectres qui décroissent rapidement mettant en évidence un effet mémoire faible, la décroissance se poursuit ensuite lentement. Ce double comportement témoigne de l’existence d’au moins de deux sources d’alimentation avec un comportement différent.

- La première alimentation est représenté par le premier tronçon du spectre ou la décroissance très rapide traduit un écoulement sans mémoire, il s’agit des précipitations dont la réponse est très rapide représenté par le ruissellement.

- la deuxième alimentation se traduit au niveau du spectre par un phénomène présentant, un effet mémoire non négligeable. L’effet mémoire est très important à Tifrit où le corrélogramme simple atteint la valeur de r = 0,2 est atteinte au bout de 77 jours , ce qui traduit l’ importance des réserves en eau souterraines dont dispose le système.

1-7.2.3 Analyse croisée

L’analyse croisée a été effectuée (Fig.125) entre les pluies et les débits enregistrés au niveau des trois stations. Les corrélogrammes croisés présentent pour toutes les stations une allure pointue qui caractérise les systèmes à faible pouvoir régulateur possédant un réseau de 142 drainage bien développé. Les graphes présentent plusieurs ruptures de pentes lors de la décroissance. Ces ruptures de pentes traduisent des retards dans les apports des oueds. La réponse est donc composite, témoignant de différentes sources d’alimentation. La première partie (forme pointue) correspond aux ruissellements de surface rapide, elle indique que le système est bien drainé et peu capacitif. La deuxième partie montre une décroissance progressive témoignant de l’importance des réserves des systèmes étudiés, cette décroissance serait due à une alimentation à partir de sous bassin dont les comportements hydrogéologiques (écoulement de surface, résurgence, pente, lithologie) sont différents. La corrélation maximale entre pluie et débit s’observe pour le pas +1. Elle est de 0,52 à Sidi Mimoune et de 0,50 à Tifrit. Les systèmes hydrologiques étudiés montrent un effet immédiat de la pluie et possèdent des réserves importantes.

L’analyse croisée pluie-débit a montré que l’hydrogramme unitaire présente une réponse rapide mais les corrélogrammes montrent un amortissement du signal entré ce qui confirme que les sous bassins ont des effets mémoires non négligeables.

Oued Tifrit

Oued Sidi Mimoun

Oued Saida

Fig.125 : Corrélogramme croisé pluie et débit au niveau des trois stations du bassin des Monts de Saida du 29/08/97 au 10/10/00

143 a- Fonction d’amplitude (Fig. 126)

La fonction d’amplitude du spectre croisé pour l’ensemble des stations a une allure semblable au spectre simple de la pluie. Les graphiques montrent que la relation pluie-débit est maximale pour les basses fréquences.

S x, y 10 Tifrit 9

7 Fonction d’amplitude croisée 6 5

4 3

1 6321 10 7 5 4 0 f 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50

S x, y 10 Sidi Mimoun 9 8

7 6 Fonction d’amplitude croisée

5 4

3 2

1 60 3020 15 10 7 5 4 0 f 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50

144 S x, y 10 Saida

8 7

6 Fonction d’amplitude croisée 5

4 3

1 60 3020 15 10 7 5 4 0 f 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50

Fig.126 Fonction d’amplitude croisée des pluies et débits des trois systèmes du 1/09/97 au 31/08/00. b- Fonction de cohérence Il exprime la linéarité de la relation pluie-débit (Fig.127). Les graphes de la fonction de cohérence montrent une mauvaise linéarité. Ce résultats confirment la complexité de l’aquifère ou l’existence de plusieurs entrées (alimentation).

C x, y

1.0

0.9 Cohérence 0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3 Tifrit

0.2

0.1

60 3020 15 10 7 5 4 F 0.0

0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50

145

C x, y 1.0 Cohérence 0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3 Sidi Mimoun 0.2

0.1 60 3020 15 10 7 5 4 0.0 F

0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50

C x, y

1.0

0.9 Saida Cohérence 0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1 60 30 20 15 10 7 5 4 0.0 F 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50

Fig.127 : Fonction de cohérence des pluies et débits des trois systèmes du 1/09/97 au 31/08/00.

146 c- Fonction de gain (Fig. 128)

Elle traduit la façon dont la pluie est mise en réserve, c’est une bonne image du caractère régulateur du système. R x y Tifrit 4

3 Gain

amplification 1 Atténuation

0 f 0. 0 0 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50

R x y Sidi Mimoune 4

3 Gain

amplification 1 Atténuation

0 f 0. 00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 R x y 4 Saida

3 Gain

amplification 1 Atténuation

0 f 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 Fig.128 : Fonction de Gain des pluies et débits des trois systèmes du 1/09/97 au 31/08/00.

Pour toutes les stations le signal d’entrée est complètement atténué pour les fréquences supérieures à 0.02 j-1. Les graphes montrent que cette fonction exprime une bonne atténuation

147 du signal entrée (pluie). On note que la décroissance des courbes est plus rapide pour toutes les stations, l’amplification est observée pour les basses fréquences et correspond à un destockage des réserves, et l’atténuation est effectuée pour les hautes fréquences traduisant un stockage du signal d’entrée au moment des périodes pluvieuses.

1-8 Conclusion

D'après les résultats climatiques et hydrométriques on peut dire que le bassin versant des Monts de Saida est caractérisé par un climat semi-aride de type méditerranéen qui se traduit par un hiver relativement froid et pluvieux et un été très chaud et sec. On note aussi que les sources ne réagissent pas aux précipitations locales. Et que l’alimentation des aquifères se fait dans les hautes altitudes. Les écoulements des différents sous bassins présentent les mêmes caractéristiques. Les débits mensuels et annuels suivent le même type de loi log-normale.

L’étude des débits classés montre la même concavité, elle indique, une mise en réserve relativement réduite. On note aussi que la courbe est amortie à Tifrit et Sidi Mimoune par contre elle ne l'est pas à Saida, ceci est probablement la conséquence des apports des ses affluents. L’analyse corrélatoire et spectrale a montré que les chroniques de pluie peuvent être assimilées à un phénomène quasi-aléatoire à l’échelle de la période d’étude. Ils montrent que les systèmes hydrologiques du bassin des Monts de Saida ont un effet mémoire important traduisant la présence de réserves considérables. Les analyses ont montré aussi un comportement complexe des différents sous systèmes hydrologiques avec à la fois les caractéristiques : d’un système bien drainé (ruissellement de surface important) d’un système inertiel, avec des réserves importantes. La campagne de jaugeage différentiel a montré l’existence des pertes et de résurgences qui peuvent être expliquées par la présence et l’importance de la fracturartion. Ces pertes et résurgences montrent le rôle de la fracturation et de la karstification dans le fonctionnement de l’hydrosystème.

148 CHAPITRE 2 : APPORT DE L’ANALYSE HYDROLOGIQUE DES MONTS DE TLEMCEN

2.1. Introduction

L’étude de l’impact de l’évolution du climat sur le régime des débits d’écoulement de surface nécessite la connaissance des paramètres hydrologiques et leur variabilité spatio- temporelle. A cet égard, nous proposons une étude hydrologique, en vue d’évaluer les caractéristiques des écoulements superficielles des bassins de la haute et moyenne Tafna.

Pour l’élaboration de cette étude nous avons utilisé les données mensuelles et annuelles des stations suivantes : Béni Bahdel, Sidi Aissa, Sebdou et Chouly. La période d’observation et comprise entre 1989 et 2000. Pour l’analyse de la variabilité séculaire des écoulements nous avons utilisé la série historique de la station Béni Bahdel qui s’étend entre 1925 et 2000.

2.2. Réseau hydrographique

Les bassins de la haute et de la moyenne Tafna (Monts de Tlemcen) dispose d’un chevelu hydrographique assez dense qui s’organise autour de deux oueds principaux, Isser à l’Est et la Tafna à l’Ouest. Le chevelu des deux sous bassins prend leur source dans les hauts reliefs des Monts de Tlemcen et les traverse par des vallées étroites et profondes. Le réseau hydrométrique de l’Agence Nationale des Ressources Hydrauliques est assez dense et permet d’évaluer correctement les principaux écoulements superficiels (tab.39 et 129).

Tableau n°39 Stations hydrométriques A.N.R.H

Surf du Coordonnées Lambert Altitude Z Code Station bassin Km2 X Y (m) 16 04 01 Sebdou 195 130.50 156.05 950 16 04 02 Béni Bahdel 990 115.20 165.50 645 16 06 01 Chouly 170 149.63 181.06 725 16 06 14 Sidi Aissa 870

2.3. ANALYSE DES DEBITS

2.3.1. Etude des écoulements annuels 2.3.1.1. Ajustement statistique

L’expérience confirme pleinement la règle qui stipule que la distribution des ruissellements dans un bassin soumis à un régime unique (méditerranéen), s’ordonne suivant les mêmes lois statistiques que les distributions des précipitations du bassin correspondant (Dakkiche, 1993). En effet, les bassins de la haute et de la moyenne Tafna subissent l’influence du régime méditerranéen. En particulier, les apports annuels à la station de Béni Bahdel, s’ajustent mieux suivant la loi log-normale. Les résultats de fréquence donnée sont représentés dans l’annexe n° 12.

La période d’observation est suffisamment longue (1925-2000). Cette série qui s’étale sur 75 ans, comporte des lacunes dans l’année 1962/1963 et entre les années 1985 à 1988. Les apports pour ces années lacunaires ont été reconstituées par corrélation avec la série pluviométrique des stations avoisinantes. La liaison entre les deux séries est caractérisée par un coefficient de corrélation (R= 0 ,75). Cette série historique présente un maximum de 178 Hm3, et

149 un minimum de 10,2 Hm3, enregistré respectivement en 1973 et 1974. La moyenne est de 63 Hm3/an. La représentation graphique (fig.129 ).

EVOLUTION SECULAIRE DES APPORTS INTERANNUELS DANS LES MONTS DE TLEMCEN (1925-2000) Fig.129 200

180 Ap (hm 3 ) 160 Ap moy (hm 3 ) 140 )

3 120 100 80 60

Apport annuel (hm 40

34-35 44-45 54-55 64-65 74-75 84-85 94-95 Année

Ce graphique fait apparaître une tendance à la hausse couvrant les périodes (1927-1934), (1970- 1974), une autre tendance moins importante observée entre (1949-1955), de sorte que celle ci se situe au-dessus de la moyenne. Au début des deux dernières décennies (80 et 90), on observe une baisse des apports assez caractéristiques par sa persistance.

La figure n° 130, montre l’ajustement des apports en log-normal, au seuil de 0.1 (90%) dont la distribution des observations semble être adéquates.

Les résultats de l’ajustement statistique, sont résumé dans le tableau annexé (voir annexe n° 12).

Fig.130: Ajustement à une loi Log-normale

1000

100

x-xo 10

(xo=0,00 Moy.log(x-xo)=1,6876 E.T. log(x-xo)=0,3337 n=75 et I.C. à 90%)

1 -2,5 -1,5 -0,5 0,5 1,5 2,5

150 Tableau n° 41 : Débits absolus moyens mensuels en l/s (période 1989-2000) B Bahdel S.Aissa Sebdou Chouly Mois SEP 670,63 320,38 109,78 36,60 OCT 455,63 141,20 56,71 62,89 NOV 311,04 147,12 30,62 46,30 DEC 408,95 247,68 38,97 65,97 JAN 563,83 400,66 127,70 100,07 FEV 594,90 368,05 222,61 184,40 MRS 1687,77 2094,77 504,84 617,23 AVR 767,74 551,69 319,83 195,60 MAI 679,59 401,03 216,20 203,13 JUN 450,61 72,15 79,09 57,48 JUL 219,56 12,32 28,01 45,93 AUT 229,55 37,81 23,92 32,79

Tableau n° 42 Débits spécifiques moyens mensuels en l/s.km2 (période 1989-2000) Mois B Bahdel Sidi Aissa Sebdou Chouly SEP 0,68 0,37 0,56 0,22 OCT 0,46 0,16 0,29 0,37 NOV 0,31 0,17 0,16 0,27 DEC 0,41 0,28 0,20 0,39 JAN 0,57 0,46 0,65 0,59 FEV 0,60 0,42 1,14 1,08 MRS 1,70 2,39 2,59 3,63 AVR 0,78 0,63 1,64 1,15 MAI 0,69 0,46 1,11 1,19 JUN 0,46 0,08 0,41 0,34 JUL 0,22 0,01 0,14 0,27 AUT 0,23 0,04 0,12 0,19

Tableau n° 43 Débits relatifs moyens mensuels (période 1989-2000) Mois B Bahdel S.Aissa Sebdou Chouly SEP 1,14 0,80 0,75 0,27 OCT 0,78 0,35 0,39 0,46 NOV 0,53 0,37 0,21 0,34 DEC 0,70 0,62 0,27 0,48 JAN 0,96 1,00 0,87 0,73 FEV 1,01 0,92 1,52 1,34 MRS 2,88 5,24 3,45 4,49 AVR 1,31 1,38 2,18 1,42 MAI 1,16 1,00 1,48 1,48 JUN 0,77 0,18 0,54 0,42 JUL 0,37 0,03 0,19 0,33 AUT 0,39 0,09 0,16 0,24

2.3.2.1. Régime des débits La répartition mensuelle des débits montre un net contraste dans l’écoulement entre deux sous périodes de crue d’intensités différentes: une période de hautes eaux principale, localisée entre (février à mai) et une autre secondaire généralement faible en (septembre-octobre).

152 La première est relativement plus longue correspond aux pluies d’hiver. La seconde qui est marquée par son caractère brusque et bref, imputable aux averses d’automne d’amplitude plus ou moins différentes (pluies torrentielles) (fig.131, 132 et133).

Les deux périodes de crue précédentes intercalent deux saisons d’étiage: un étiage principal en été et un autre secondaire en octobre-novembre. Les courbes de débits moyens mensuels pour l’ensemble des stations font apparaître un pic traduisant une valeur maximum bien distincte au mois de mars. Le synchronisme des variogrammes des apports mensuels correspondant aux quatres stations hydrométriques représentatives des bassins versants indiquent la similitude des conditions d’écoulement. La comparaison des chiffres correspondant aux débits spécifiques moyens mensuels afférents aux différents oueds de la région souligne que durant l’hiver, ce débit est généralement plus important aux exutoires des sous bassins perchés karstiques situés en amont (Chouly, Sebdou).

Pour les oueds de la moyenne Tafna et Isser, les débits spécifiques sont relativement atténués. Durant les autres saisons de l’année, les débits spécifiques sont généralement plus stables avec une tendance à la hausse de l’amont vers l’aval.

DEBITS SPECIFIQUES MOYENS MENSUELS (période 1989-2000) DEBITS MOYENS MENSUELS (période 1989-2000) 4,00 2500,00 3,50 2000,00 3,00 2,50 1500,00 B Bahdel B Bahdel Sidi Aissa 2,00 S.Aissa Sebdou Sebdou

Chouly Débits (l/s) Chouly 1000,00 1,50 Débits spécifique (l/s par KM2) 1,00 500,00 0,50

0,00 0,00 SEP OCT NOV DEC JAN FEV MRS AVR MAI JUN JUL AUT 123456789101112 Mois Mois

Figure n° 131 Figure n°132

DEBITS RELATIFS MENSUELS (période 1989-2000) 6,00

5,00

4,00

B Bahdel S.Aissa 3,00 Sebdou Chouly relatifs Débits 2,00

1,00

0,00 123456789101112 Mois

Figure n°133

2.3.3. Variation des débits journaliers

L’étude du régime d’écoulement à l’échelle journalière mérite d’être analysé, car les oueds karstiques des Monts de Tlemcen subit des variations journalières importantes. Les 153 courbes des débits journalières font ressortir deux périodes : une saison pluvieuse qui débute de janvier à juin au cour de laquelle les crues ont été brutales, le mois de janvier le débit est passé de 0,1m3/s à 5 à 20m3/s pour la station de Meffrouch. La décroissance des débits relativement brusque. Pour la station de l’oued Chouly le débit passe de 0,2 m3/s à 5 à 10 m3/s le mois de janvier Les débits moyens journaliers varient selon une fréquence propre à chaque saison. La saison entre septembre et décembre voient leurs débits journaliers qui ne dépassent pas les 0,1 m3/s pour les stations Chouly et Meffrouche, alors que les stations pluviométriques de la région ont enregistré une hauteur pluviométrique moyenne de 60 mm. Ceci est lié en grande partie à l’état du sol. Au début de l’automne, une grande partie de la lame d’eau précipitée s’infiltre dans le sol étant donné que ce dernier est complètement sec par une longue période estivale sèche. Durant cette même période le sol imbibé est soumis à une forte évaporation provoquée par une température encore assez élevée ce qui réduit les débits journaliers maximaux. Au début de janvier le sol est suffisamment gorgé d’eau, les micro-fissures des nappes souterraines karstiques de la région sont presque saturées, on assiste alors à des variations brusques provoquées par le ruissellement superficiel dû aux averses. A la fin du mois de mars les débits commencent à décroître lentement jusqu’au minimum de l’année.

OULED MEFFROUCH OUED CHOULI 3 Q Débits Journaliers moyens en m /sec Débits Journaliers moyens en m3/sec Q 20

20 10

10 05 05 02 01 01

0,1 0,1

Figure n° 134 : Hydrogrammes de l’année Figure n° 135 : Hydrogrammes de l’année hydrologique 1997 / 1998 pour les stations de hydrologique 1947 / 1948 pour les stations de Chouly et du Meffrouch Sebdou et Chouly

Station:SEBDOU TAFNA OUED CHOULY Débit journalier Débit moyen annuel Débit journalier 10 Débit moyen annuel Hydrogramme annuel Débits journaliers classés Débits journaliers classés 10 Hydrogramme annuel 1

/sec) 3 0.1 1 /sec) bits (m 3 é D bits (m 0.01 é 0,168 D 0.1 0.001

0.0001 0.01 0 30 50 60 120 150 180 210 240 270 300 330 360 0 30 50 60 120 150 180 210 240 270 300 330 360 Jours Jours

154

2.4. LES DEBITS EXTREMES

2.4.1. Etude des crues

Les crues représentent un des traits fondamentaux du régime d’un cours d’eau, malheureusement nous ne possédons pas une longue liste de crues pour pouvoir tirer des conclusions globales. Nous nous contenterons d’exploiter les données disponibles durant les quelques dernières années. Cet état de fait nous conduit à étudier brièvement ces phénomènes exceptionnels. Selon R. Frécaut (1971), il convient de distinguer crue et hautes eaux. Les hautes eaux moyennes représentent une situation saisonnière durable. Les crues, au contraire, constituent avec les étiages une situation extrême dans le comportement des cours d’eau. Il s’agit de gonflement fluviaux exceptionnels et irréguliers, tant en saison froide, période de hautes eaux qu’en saison chaude, période de basses eaux.

L’évolution de la crue obéit principalement à la puissance et l’intensité de l’averse, sa vitesse est largement influencée par le couvert végétal, la lithologie, par les paramètres morphométriques du bassin et par la densité du chevelu hydrographique. Parmi les crues les plus dévastatrices durant les 04 dernières années dans les Monts de Tlemcen, celles de septembre 1997 et septembre 1999 que nous allons les comparais avec ceux des années 1970 à 1977. Les Hydrogrammes des principales crues des oueds des bassins de la haute et de la moyenne Tafna avec leurs caractéristiques présentées sur les figures suivantes : Fig.136 Hydrogramme crue de la station fe l’oued SEBDOU (crue du 3/1974) ♦ Les caractéristiques des crues d’Oued Sebdou

H YDROGRAM M E DE CRUE DE LA STATION DE L'OUED SEBDOU (crue du 1/1970) H Y D R O G R A M M E D E C R U E D E LA ST A T IO N D E L'O U E D SE B D O U (crue du 3/1973)

10 10 /s) 3 /s) 3 1 1 COEFFICIENT DE TARISSEMENT = 0,062

COEFFICIENT DE TARISSEMENT = 0,057 Débits (m Débits (m Débits

0,1 0,1

02:00 00:00 07:00 00:00 12:00 2 4,5 7 9,5 12 Date (jours) Date (jours)

Fig.136 Fig.137

HYDROGRAMME DE CRUE DE LA STATION DE L'OUED SEBDOU (crue du 3/1974) HYDROGRAMME DE CRUE DE LA STATION DE L'OUED SEBDOU (crue du 1/1977)

1 /s) 3 COEFFICIENT DE TARISSEMENT = 0,039 /s) 3 Débits (m Débits 1 COEFFICIENT DE TARISSEMENT = 0,07 Débits (m Débits 0,1

0,1

0,01

24,579,512 24,579,512 Date (jours) Date (jours)

Fig.138 Fig. 139

155 Les caractéristiques des crues d’Oued Chouly

HYDROGRAMME DE CRUE DE LA STATION DE L'OUED CHOULY (crue du 3/1973) HYDRIGRAMME DE CRUE DE LA STATION DE L'OUED CHOULY (crue du 3/1974)

100

10 /s) 3 /s) 3 Débits (m Débits (m Débits

1 COEFFICIENT DE TARISSEMENT = 0,058 1 COEFFICIENT DE TARISSEMENT = 0,048

0,1

2 4,5 7 9,5 12 14,5 1,5 4 6,5 9 11,5 14 Date (jours) Date (jours)

Fig.140 Fig. 141

HYDROGRAMME DE CRUE DE LA STATION DE CHOULY (crue du 1/1976) H YD R O G R AM M E D E CR U E D E LA STATIO N D E L'O U ED C H O U LY (crue du 12/1977)

1 /s) 3 /s) 3

1 COEFFICIENT DE TARISSEMENT= 0,054 Débits (m Débits (m Débits COEFFICIENT DE TARISSEMENT = 0,062

0,1

1 1 ,5 2 2 ,5 3 3 ,5 4 4 ,5 5 5 ,5 6 1,5 4 6,5 9 Date (jours) Date (jours)

Fig. 142 Fig.143

♦ Les caractéristiques des crues de l’oued Béni Bahdel

La crue du 16 septembre 1997.

La hauteur pluviométrique responsable de cette crue est de 47,3 mm, elle est largement supérieur à la normale. Cependant le total annuel des précipitations de 1997 a été de 327,4 mm, donc proche de la normale. Le maximum instantané est de 249 m3/s (fig.144).

156

HYDROGRAMME DE CRUE DU 16/09/1997 (ST: BENI BAHDEL)

3 Qmax: 249 m /s Fig.144 100

/s) 3 10

(m Débits

1 Coefficient de tarissement : 0,028

0430 0930 1430 1930 0100 1100 Heures

La crue du 27 septembre 1999.

Cette crue a été engendrée par une hauteur pluviométrique de 25,1 mm. Le module pluviométrique de l’année correspondante est de 130,0 mm ce qui est trop faible par rapport à la normale. Le débit maximum instantané est de 240 m3/s. fig.145.

Le coefficient de tarissement de l’oued au niveau de la station de Béni Bahdel est relativement fort : (0,03 et 01)

HYDROGRAMME DE CRUE DU 27/09/1999 (ST: BENI BAHDEL)

3 Qmax: 240 m /s Fig.145 100

/s) 3 10

(m Débits Coefficient de tarissement: 0,1

0430 0930 1430 Heures

Les oueds des Monts de Tlemcen présentent en générale des crues violentes de courte durée. Les coefficients de tarissement sont relativement forts (α = 0,03 à 0,1) pour un modèle exponentiel.

2.4.2 Etude des étiages

Au cours des périodes de basses eaux , le régime des oueds est souvent perturbé par les prélèvements par suite de l’augmentation des besoins en eau. Dans un bassin du Nord-Ouest d’Algérie, comme la Tafna où l’écoulement connaît des formes extrêmes, l’étude des étiages mérite d’être abordée car leur intérêt est de permettre d’apprécier les resserves hydrologiques 157 souterraines des bassins qui fournissent l’eau aux oueds par l’intermédiaire des sources. D’autre part, le soutient naturel des étiages met en lumière la capacité de rétention des bassins.

Les causes essentielles des étiages est une sécheresse climatique exceptionnelle et prolongée, se traduisant par une grave pénurie des précipitations et par une intense évapotranspiration en saison chaude (R. Frecaut 1971).

Les étiages peuvent être appréhendés par plusieurs types d’expression numérique : débits moyens minimaux, débits journaliers minimaux, débits caractéristiques d’étiage et le rapport entre les débits minimaux et le module.

Tableau n° 44 : Débits mensuels d’étiage observés aux différentes stations des Monts de Tlemcen

Station Débit 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Moy Sebdou Aut Nov Sep Aut Oct Jul Nov Jul Nov Sep Q m3/s 0,0027 0,016 0,019 0,0027 0,0031 0,037 0,0031 0,0011 1,14 0,022 0,87 Q l/skm2 0,014 0,082 0,097 0,014 0,016 0,019 0,016 0,0056 0,007 0,011 0,028 Chouly Sep Aut Sep Aut Sep Jul Aut Aut Q m3/s 0,024 0,024 0,025 0,023 0,022 0,028 0,030 0,027 0,025 Q l/skm2 0,141 0,141 0,147 0,135 0,129 0,164 0,176 0,159 0,149 Bahdel Aut Aut Sep Aut Sep Aut Sep Jul Jul Oct Q m3/s 0,140 0,238 0,26 0,16 0,163 0,157 0,125 0,043 0,124 0,120 0,153 Q l/skm2 0,141 0,240 0,263 0,162 0,165 0,159 0,126 0,043 0,125 0,121 0,155

Il est aussi utile d’analyser le débit d’étiage exprimé en (l/s) et en (l/s.km2) pour les différentes stations et ceci en relation avec les formations lithologiques.

D’après le tableau n°44, le débit moyen mensuel spécifique d’étiage le plus faible est observé à Sebdou (0,028 l/s.km2), bassin correspondant aux versant sud des Monts de Tlemcen (Hautes plaines) semi-aride de faible précipitations. La formation lithologique est constituée essentiellement par des dolomies karstiques avec des zones masquées par les conglomérats (de faible perméabilité).

Sur les bassins de Béni Bahdel (oued Tafna) et Chouly (oued Isser) le débit moyen mensuel spécifique d’étiage varie entre (0,149 et 0,155 l/s.km2). Ces bassins sont relativement plus humides que le précédent, néanmoins la formation lithologique dolomitique karstique est relativement très perméable, ce qui favorise l’infiltration au détriment du ruissellement.

Afin de mieux saisir ces phénomènes d’étiage, nous avons tracé les courbes de tarissement à partir des débits moyens mensuels disponibles ‘période : 1989 à 2000) et nous avons montré l’évolution des modules mensuels pendant la période sèche pour les stations de Béni Bahdel, Chouly et Sebdou représentatives des bassins de la haute et de la moyenne Tafna (fig. 139, 140 et 141).

158

La décroissance des débits se réalisent généralement d’une manière progressive du mois de mai à septembre. Cet abaissement du plan d’eau est souvent interrompu par de remontées passagères dues à des averses orageuses.

COURBE DE TARISSEMENT (SEBDOU) COURBE DE TARISSEMENT (CHOULY)

100 100

Coefficient de tarissement = 0,28

Coefficient de tarissement = 0,57 Débits (l/s) Débits Débits (l/s) Débits

10 MAI JUN JUL AUT SEP OCT MAI JUN JUL AUT SEP OCT Mois Mois

Fig. 146 Fig.147

COURBE DE TARISSEMENT (BENI BAHDEL) 700 600 500

400 Coefficient de tarissement = 0,31

Débits (l/s) Débits 300

200 MAI JUN JUL AUT SEP OCT Mois

Fig.148

2.5. Conclusion

Les eaux de surface des Monts de Tlemcen sont drainées par deux grandes artères fluviales : la haute et la moyenne Tafna proprement dit à l’Ouest et l’oued Isser à l’Est. Sur la base des données de débits relatifs aux stations Béni Bahdel, Sebdou, Chouly et Sidi Aissa, nous avons pu dégager les grands traits du régime des oueds des Monts de Tlemcen.

Les variations des débits interannuels des différents oueds montrent que l’écoulement varie très considérablement d’une année à l’autre, les coefficients de variation sont compris entre (0,8 et 0,9), valeurs relativement forts. De plus l’évolution est presque synchrone d’une station à l’autre, ce qui indique la similitude des conditions d’écoulement. Les débits spécifiques présentent une augmentation générale du Sud vers le Nord (de 0,46 à 0,81).

L’analyse des débits mensuels à travers les différentes stations hydrométriques montre une nette décroissance et d’une manière progressive à partir du moi de mai à septembre. Le coefficient de tarissement annuel est de 0,31 à 0,57. Les oueds des Monts de Tlemcen ont des crues violentes et de courte durée avec un coefficient de tarissement relativement fort ( 0,03 à 0,7). 20% du volume total annuel est évacué en 3 à 6 jours.

159 CHAPITRE 1 : APPROCHE HYDRODYNAMIQUE DES HYDROSYSTEMES KARSTIQUES « Monts de Saida »

L'utilisation de l'hydrodynamique souterraine dans l'étude des systèmes karstiques s'est révélée déterminante pour la compréhension du fonctionnement de ce type d'aquifère. A. MANGIN (1975) pose les bases de cette approche et propose à partir de l'étude mathématique des courbes de décrue et de tarissement une classification des systèmes en fonction de leur degré de karstification mais aussi de l'importance de leur zone noyée. Cette seule approche, selon l'auteur, ne peut suffire à tout expliquer, en particulier la part différents types d'eau à l'écoulement et l'origine de ces derniers. Nous allons faire appel à des traceurs météorique tel que 18O pour mettre en évidence l'importance de la zone non saturée dans le fonctionnement des systèmes et le rôle de ses eaux dans le processus chimique de karstification. Il est maintenant intéressant d'étudier de quelle façon ces eaux interviennent dans les caractéristiques hydrodynamiques des karsts; étudiés et de tenter de les quantifier.

1. Méthodologie et stratégie d'étude

Les principales sources des Monts de Saida (Ain zerga, Ain tiffrit, Ain soltane et Ain Balloul) prennent naissance à partir des formation géologique karstifiée caractérisée par les calcaires et dolomies de Saida " Bajo- bathonien", ces sources sont alimentées en grande partie par leur impluvium (fig. 150).

Les émergences de Ain Tifrit dans les Monts de Saida se trouvent malheureusement dans des contextes très défavorables aux suivis de débits. L'exutoire du premier système se trouve en effet quasiment à la cote de la rivière ‘oued Tifrit’. La source a été équipée d'un déversoir triangulaire par la direction de l’hydraulique de Saida. en 1980, lors d'études préliminaires concernant un projet de captage. L’installation d’un Iimnigraphe avec l'aide des services techniques en amont du déversoir. Ceci nous a permis de suivre les débits et d'enregistrer quelques crues.

La source de Tifrit est quant à elle utilisée pour les besoins de l’alimentation en eau potable. L'eau de la source est amenée vers les bassins situés à quelques mètres par l'intermédiaire d'un canal bétonné de forme trapézoïdale. Selon les besoins en eau de l'exploitation, des vannes sont actionnées au niveau des bassins ce qui entraîne un contrôle aval important sur la cote du plan d'eau de la source. De plus, en période de fortes crues, une vanne latérale peut être ouverte afin d'évacuer le surplus d'eau vers oued Tifrit.

2. Courbes de tarage de la source Ain Tifrit

En ce qui concerne la source Ain Tifrit, nous avons utilisé l'équation du déversoir triangulaire de la forme:

α 2,5 Q=1,32 x tg( ) x h 2 avec α : angle du déversoir (ici 90°) h : hauteur d'eau au dessus de la pointe du déversoir (max. = 50 cm).

Quelques mesures au moulinet nous ont permis de contrôler la validité de l'équation utilisée malgré la difficulté de cette manipulation sur le site.

160

Q mesuré Q calculé Hauteur (cm) (I/s) (I/s) 25 39,7 41,3 36,5 108,6 106,2 46 170,9 189,4

Les deux premières mesures correspondant à des débits faibles à moyen s'ajustent très correctement aux valeurs calculées par l'équation. Par contre en période de forte crue la valeur calculée est surestimée de plus de 10 %. Ceci s'explique par un contrôle aval de la rivière qui est généralement en crue en même temps que la source. Le niveau d'eau à la sortie de l'exutoire est alors soutenu par celui de la rivière et les hauteurs sont surestimées par rapport au débit réel de la source.

Il faut noter de plus qu'il existe plusieurs griffons à la sortie du système. Les deux principaux, représentant 80% du débit total au cours de l'étude, sont collectés au niveau du déversoir. De nombreux autres en amont des précédents peuvent s'activer au moment des crues et représenter un débit non négligeable. Ces quantités sont malheureusement très difficiles à mesurer car ces arrivées d'eau sont situées au niveau de la rivière.

Enfin lors de crues exceptionnelles la grotte surmontant l'exutoire (30 à 40 mètres) est susceptible de fonctionner en trop-plein et de fournir un débit considérable difficile à estimer (cascade de Tifrit). Des mesures différentielles au niveau de la rivière pourraient permettre une estimation globale des sorties du système de Ain Tifrit, mais celle-ci deviendrait très aléatoire au moment des crues de la rivière dont Ie régime est torrentiel.

3. Détermination des coefficients et des volumes de tarissement; discussion sur les résultats

Nous rappellerons quelques notions:

- Le coefficient de tarissement α : Les courbes de tarissement peuvent être décrites par une fonction exponentielle de la forme (MAILLET, 1905) :

– α t Q (t) = Q0 e

Avec Qo : débit du tarissement à un instant t0 α: coefficient de tarissement (pente de la droite issue de la relation Ln Q - temps)

- Volume de tarissement: A partir de l'intégration de la formule de Maillet, on obtient:

∞ −α Q eQV t == 0 c ∫ 0 α 0 t0

Avec c0 facteur de correction de l'unité temps, si Q en m³/s et t en jours alors c0 = 86400.

Le "volume dynamique" (MANGIN, 1975) correspond au volume d'eau écoulé (pour t = ∞) pendant la phase de tarissement. Celui-ci est défini comme la vidange de la zone noyée au dessus de la cote de l'exutoire sans participation aucune de l'infiltration rapide ou différée. Ce terme n'a de sens que du point de vue hydrodynamique et ne saurait en aucun cas distinguer les types d’eau s'écoulant à l'exutoire ni les circulations utilisées par ces eaux. 161 Nous utiliserons, pour répondre à notre objectif, le terme moins restrictif de volume de tarissement (CASTANY et MARGAT, 1978), Nous le définirons comme le volume d'eau déplacé dans l'aquifère (réserve noyée, drains, réserve suspendue), susceptible d'être renouvelé, et s'écoulant à l'exutoire suivant une fonction exponentielle de type MAILLET. En l'absence de transfert de pression, donc de changement des conditions d'écoulement à l'exutoire, toute eau peut participer au tarissement. Ainsi les écoulements diffus ou différés à travers la zone non saturée en relation hydraulique avec la zone noyée peuvent soutenir largement les débits du tarissement. Ces écoulements peuvent être assimilés à un égouttage des parties supérieures de l'aquifère karstique (PUIG, 1987). De plus, il est probable que dans les secteurs peu perméables de la zone noyée, en mauvaise relation hydraulique avec l'exutoire (pertes de charges importantes), la participation du ruissellement souterrain peut être importante et ne pas être visible sur la courbe des débits.

Le coefficient α sera alors dépendant de l'importance de la participation de ces écoulements au tarissement et de leur influence dans le temps. Le volume calculé dépend du débit initial choisi Q0 à un instant t0. Il est préférable de prendre ce temps t0 au début du tarissement et non au moment du pic de crue. Le volume calculé a alors une signification hydrodynamique.

L'évaluation de la composante "eau de réserve" à partir de la décomposition hydrodynamique extrapolant le Q0 au moment du débit maximum n'a que peu de signification. Ceci pour les raisons évoquées auparavant mais aussi par l'utilisation des traceurs chimiques et isotopiques qui a prouvé que l'écoulement des eaux de la réserve pendant les crues ne suivait pas une relation exponentielle de type tarissement (BLAVOUX et MUDRY, 1983; DREISS, 1989; HARUM el al., 1992).

3.1. Application au système karstique de Ain Tifrit

Quatre premières crues à compter de la fin août 1997 ont été suivies en débits et leur courbe analysée suivant les méthodes maintenant classiques (MANGIN, 1975). En raison de la faible période de suivi, seuls les calculs du coefficient de tarissement et du volume de tarissement seront effectués.

120 Q l/s

100

80 Fig. 149: Crue du 29/8/97 à Ain Tifrit (Q en l/s).

- Crues du 29/8/97 et du 10/9/97 : 40

Début de Tarissement 20

0 Jours 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 28/8/97 3/9/97 10/9/97

162

120

Fig. 150 : Crue du 10/9/97 à Ain Tifrit (Q en l/s).

Début de tarissement

0 Jours 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 8/9/97 15/9/97 23/9/97

Ces premières crues de la reprise 1997 sont dues à des pluies orageuses localisées dont les hauteurs mesurées au pluviomètre sont respectivement de 33 mm (29/8/97) et de 21 mm (10/9/97). Les réponses de la source sont très semblables pour les deux crues (Fig. 151et Fig. 152).

Crue du 22/9/00 :

L'orage très localisé du 22 septembre 2000, a eu un impact considérable sur le système karstique de Ain tifrit. 92 mm d'eau se sont abattus sur le bassin en 4 heures et demi, Ce coup de piston formidable sur le système est à l'origine d'une crue certainement centennale. La forte mise en charge de l'aquifère a provoqué la réactivation de la grotte ‘ conduits’ que l'on pensait inactifs. Le fait le plus spectaculaire été le débordement de la grotte surmontant la source, véritable évacuateur de crue et qui n'avait plus fonctionné de longtemps "alimentant les cascades". Les débits de ce phénomène à caractère exceptionnel ont été évalués sur place à 1,5 à 2 m3/s pour la seule grotte. Malheureusement le lirnnigraphe situé à la source a été submergé par la crue. Le limnigraphe a été remis en fonction le lendemain ce qui nous a permis de suivre la courbe de décrue (Fig.153).

240

Fig. 151 : Crue du 22/9/00 à Ain tifrit (Q en l/s). 200

160

100

Début de Tarissement 60

0 Jours Q l/s 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 21/9/97 27/9/97 6/10/97

163 - Crue du 10/10/00.

Cette crue (Fig,154) répond à une faible pluie (12,5 mm ) survenant après la période perturbée qui a succédé à l'orage du 22/9/00. Les débits observés sont supérieurs aux deux premières crues relatives à des quantités d'eau précipitées pourtant très supérieures. Q l/s 120

100 Fig.152 : Crue du 10!l0/00 à Ain Tifrit (Q en l/s).

Début de Tarissement 60

Jours 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 8/10/00 14/10/00 20/10/00

Les résultats obtenus à partir de l'étude des quatre crues sont reportés dans le tableau 45. Les coefficients de tarissement et les volumes de tarissement calculés à partir des deux premières 6 3 crues sont très proches, α = 0,01 et V do = 0,2 .10 m . L'influence de la première pluie (90 mm) sur la recharge est insignifiante et montre qu'une grosse partie de celle-ci a été stockée ou est encore en transit dans la zone non saturée.

Tableau n° :45 : Paramètres obtenus à partir des courbes de tarissement des crues.

3 Crues Q max (l/s) Q0 (l/s) t jours α Vdo m

29/8/97 120 25 5.67 0.0112 0,193.106 10/9/97 136 32 6.67 0,0108 0,256 .106 22/9/00 250 55 5.67 0,040 0,118 .106 10/10/00 125 51 4.67 0,033 0,133 .106

L'impact de la crue du 22/9/00 est à l'origine d'un changement important des conditions d'écoulement à la sortie du système. Le coefficient de tarissement augmente d'un facteur 4 (α = 0,047) et le volume de tarissement est divisé par 2 par rapport aux crues précédentes. Ce phénomène s'explique par un décolmatage important dans Ies parties basses du système consécutif à la mise en charge du réservoir. Cette hypothèse est clairement justifiée par les observations

164 sur le terrain. L'eau de la crue était en effet très turbide, fortement chargée en éléments fins provenant du réseau de drainage. Le fait le plus intéressant est l'apparition de deux griffons, une dizaine de mètres en amont de l'exutoire principal, qui représentent maintenant au moins 15 % du débit total. Ces nouvelles sorties d'eau expliquent en partie l'accroissement de la vitesse de vidange du réservoir. Ainsi on peut observer qu'à la fin de la crue le débit enregistré est inférieur à celui d'avant crue, ceci malgré l'énorme quantité d'eau apportée par l'orage du 22/09/00.

La crue du 10/10/00 confirme qu'un nouvel équilibre s'est créé et que les paramètres hydrodynamiques caractérisant le réservoir ont réellement changé. Ainsi le coefficient de tarissement et le volume dynamique observés pour cette crue sont proches de la crue du 22/9/00.

- Discussion:

On peut s'interroger sur les conséquences de tels phénomènes sur la karstogenèse. L'augmentation importante de la vidange du réservoir et l'accroissement des vitesses de circulation dans le réseau de drainage auront certainement une influence sur l'évolution future de ce karst. La diminution des réserves, pouvant potentiellement participer au débit d'étiage, se traduira par un dénoyage de certaines parties du magasin et une augmentation de la vitesse d'écoulement dans ces secteurs du karst. Les conséquences de ce mécanisme peuvent être comparables à une baisse du niveau de base, phénomène bien connu dans l'évolution de nombreux karsts et conforté par les travaux de (COUTURAUD, 1993). Ceci implique de nouvelles possibilités d'accroissement de la karstification par érosion souterraine ou par arrivée rapide d'eau de la surface ayant conservé son potentiel agressif. Il est probable que la chimie des eaux à l'exutoire sera aussi influencée par ces modifications de l'écoulement (mélanges en proportions différentes).

Le colmatage dans les parties basses du système est à l'origine de l'accroissement des réserves en amont mais certainement aussi de l'arrêt de la karstification dans la zone noyée en raison de la diminution des vitesses de transit et d'un effet régulateur accru sur les eaux d'infiltration. Il est probable que l'effet inverse peut avoir lieu en cas de décolmatage provoqué par des événements exceptionnels comme celui de la crue du 22/9/00.

3.2. Application au système karstique de Ain Zerga

Nous avons bénéficié sur ce site d'une série chronologique de débit plus importante grâce à l'installation d'un enregistreur automatique à partir de mars 1992. La source étant captée pour l’alimentation en eau potable du village de Rebahia.

- Crue de début de printemps (mars-avril 1997)

Cette crue (Fig. 155) intervient après un long étiage hivernal et a été engendrée par une pluie de 23,5 mm tombée entre le 30/3/97 et le 31/3/97. La décrue est perturbée par une pluie de 6,5 mm le 4/4/97 mais le tarissement montre aussi quelques variations en réponse à de faibles pluies. Le début du tarissement a été fixé le 14/4/97 et la fin le 26/4/97, soit douze jours.

165 130 Ql/s

120

100 Fig. 153 : Crue de printemps à Ain Zerga (Q en l/s).

80 Début de Tarissement

Jours 0

0 5 10 15 20 25 30

31/3/97 14/4/97 1/5/97

- Crue du début d’automne 29/8/97.

La crue du 29/8/97 survient pendant le tarissement estival (Fig. 156). Elle est provoquée par un orage de 28 mm (29/8/97). On remarque une décrue rapide, perturbée cependant par une pluie de 6,5 mm, le 31/8/97. Le début du tarissement a été fixé le 2/9/97, la rupture de pente étant beaucoup plus nette que pour les crues précédentes. La durée totale du tarissement pour cette crue est de 5,6 jours.

100 Q l/s

80 Fig. 154 : Crue du 29/8/97 à Ain Zerga.

4.3

40 Début de Tarissement

0 Jours 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 29/8/97 2/9/97 8/9/97 00 :00

166 4 - Résultats:

Les valeurs de coefficient de tarissement (0,0045 à 0.0082) sont nettement plus faibles qu'à Ain Tifrit (0,01 à 0,04) et les volumes de tarissement plus importants (Tab.46). Ces paramètres indiquent une réserve noyée plus importante et une vidange plus lente. Cela confirme les observations effectuées à partir de la chimie des isotopes (18 O) qui a montré le pouvoir mélangeur de cet aquifère et l’effet tampon important sur les variations des teneurs en éléments.

Tableau n° : 46 : Paramètres obtenus à partir des courbes de tarissement à l'exutoire Ain Zerga.

Qmax t décrue t tarissement Périodes Crues Q (l/s) α Vd m3 (l/s) o (jours) (jours) o printemps 31/3/97 120 49 9 12,2 0,0082 0,516.106 début de reprise 29/8/97 96 22 3 5,58 0,0045 1,843.106

Les différences importantes de α pour ces deux crues qui sont intervenues à des périodes hydrologiques distinctes amènent les remarques suivantes:

- Ces variations ne proviennent pas d'un changement de condition d'écoulement à l'exutoire du système comme nous avons pu le signaler à Ain Tifrit. En effet il n'y a pas eu d'effet comparable à la crue du 22/9/97 sur la période étudiée (mars 97-mars 98) et l'hypothèse d'un colmatage (ou l'inverse) n'est guère probable.

- le coefficient de tarissement décroît tout au long de cette période. On constate, de plus, que les temps de décrue augmentent pour les trois grandes périodes étudiées (Tab. 25). La crue isolée du 29/8/97 intervient en plein tarissement estival et l'onde de crue passe très vite à l'exutoire ce qui explique une décrue rapide.

Conclusion :

Les observations effectuées dans les systèmes karstiques des Monts de Saida montrent le volume "dynamique" ne représente pas seulement une simple vidange de la zone noyée en dehors de toute influence des zones supérieures. Il est préférable dans notre cas d’utiliser le terme "volume de tarissement" qui englobe tous les différents types d’eau susceptibles de participer aux écoulements et pour lesquels la courbe de restitution décrit une décroissance exponentielle.

Une limitation du volume de tarissement à la seule participation de la zone noyée peut entraîner une erreur importante des capacités réelles de celle-ci. Ainsi le volume "potentiel" de tarissement de la zone noyée de Ain Tifrit est plus proche de la valeur trouvée pour la première crue, peu influencée par la zone non saturée, que pour la dernière. Une autre erreur serait de considérer que seule la partie supérieure de la zone noyée participe au tarissement. La chimie a montré les fortes discontinuités existant dans la zone noyée de la source de Ain Tifrit et l'importance des circulations préférentielles véhiculant des eaux de différentes origines.

Le coefficient α est aussi très dépendant des conditions d'écoulement à la sortie du système et dans le cas de Ain Tifrit le colmatage de ces zones est responsable, en partie, de l'importance des

167 volumes "potentiels" de tarissement. Ce coefficient ne rend pas compte des possibilités réelles de stockage du système karstique ni de sa potentialité à restituer ces réserves.

Le phénomène de décolmatage, rarement observé dans d'autres aquifères, provoqué par la crue du 22/9/97 permet de mettre en évidence les véritables caractéristiques hydrodynamiques de ce système.

Cette étude a permis de définir le rôle de la zone non saturée dans les processus de karstification et de soulever le problème de la localisation des réserves potentielles de l'aquifère karstique. Dans les exemples étudiés le volume disponible dans la zone non saturée est important et sera dépendant des conditions hydrologiques.

Il est probable qu'il en est de même pour les systèmes karstiques des Monts Tlemcen, mais dans ce cas-là l'influence de la zone non saturée dépendra des caractéristiques hydroclimatiques de plusieurs cycles. Si ces hypothèses se révèlent exactes, il en résulte qu'une partie du volume d'eau écoulé en tarissement est expliquée par des réserves n'appartenant pas à la zone noyée. Ces observations exigent la prise en compte, dans la modélisation des écoulements en milieu karstique, d'une part du pouvoir de stockage de la zone non saturée, et d'autre part du pouvoir de restitution (vitesse) de cette eau. L'utilisation des paramètres calculés par les méthodes hydrodynamiques classiques peut conduire à des erreurs importantes en terme d'exploitation de la ressource pour ces types de systèmes karstiques (surévaluation des capacités de la zone noyée, rabattement bien supérieur aux prévisions lors des pompages).

168 CHAPITRE 2 : ETUDE HYDROCHIMIQUE DE CRUES ET DECOMPOSITION D'HYDROGRAMME

2.1. Méthodologie

Deux crues ont été suivies simultanément aux systèmes karstiques des Monts de Saida. Ces crues de début de reprise 1997, le 10/09/97 et le 22/09/97 ont été traitées précédemment par l'approche hydrodynamique (Principalement Ain Tifrit et Ain Zerga).

Nous avons utilisé sur chaque site un préleveur (par le personnel de L’EPEOR) sur un pas de temps horaire en pic de crue et trihoraire pour la décrue et le tarissement. En ce qui concerne la crue du 22/09/97 à Tifrit,, les prélèvements ont donc été réalisés manuellement à raison de deux échantillons par jour. Ce pas de temps s'est révélé suffisant pour décrire l'évolution du signal chimique et isotopique. Une analyse complète des ions majeurs a été réalisée et des échantillons ont été sélectionnés pour des mesures d'oxygène 18.

2.2. Evolution du signal chimique en fonction des périodes hydrologiques

2.2.1. Etude des courbes chimiques et isotopiques à Ain Tifrit.

2.2.1.1- Application à la - Crue du 10/09/97

L'interprétation de l'évolution du signal chimique en cours de crue exige de replacer cet événement dans son contexte. Le type d'eau s'écoulant à l'exutoire, provenant des drains, est un mélange issu de différentes origines dont le signal n'est pas représentatif de la réserve noyée. II faut signaler de plus que cette crue succède à celle du 29/8/97 survenue après un orage de 33 mm.

La figure 155, représente les variations de quelques éléments, significatifs du fonctionnement du système en période de crue. Ainsi les bicarbonates et les sulfates augmentent alors que le magnésium décroît. Les teneurs en chlorures et nitrates sont relativement stables avec cependant des pics (positifs ou négatifs) au moment de la pointe de crue. Cette échelle de temps permet cependant de mettre en évidence un mécanisme non décelé par les prélèvements hebdomadaires. On constate en - - 2+ effet une dilution de certains éléments en montée de crue (CI , HCO3 , Mg ) correspondant à une infiltration rapide. Ce phénomène est aussi très visible pour les isotopes. Les teneurs de cette pluie et de l'orage précédent sont respectivement de - 5,49 et - 6,41 δ ‰ (station de Tifrit et Rebahia) et cette infiltration directe se traduit par un pic positif en oxygène 18 (valeurs moins négatives) en tout début de crue.

169 Temps (Jours) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 110 100 Début de tarissement 90 Q (I/s) 80 70 60 -7.8 -8

-8.2 -8.4 δ O% - 310 -8.6 HO 3 300 290 280 270 260 10.5 250 2 - 10 SO 4 240 9 9.5 8.5 8 5.5 7.5 MG2+ 7 5

4.5 4 5.4 - 3.5 5.2 CI 5 4.8 3.2 4.6 - 4.4 NO 3 3 4.2 2.8 4 2.6 2.4 2.2 2 Jours 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 9/9/97 22/9/97

Fig. 155 : Variations des éléments chimiques et isotopiques au cours de la crue du 10/09/97 à Ain Tifrit.

2.2.2. Interprétation

Il est clair que la participation d'une eau nouvelle existe mais celle-ci ne représente qu'un très faible volume d'eau par rapport à l'écoulement total. Ainsi les teneurs en éléments reprennent très vite leurs valeurs initiales. L'eau qui s'écoule pendant le pic de crue correspond à la chasse, par effet piston, de – 2- 18 l'eau préexistante dans les drains. Les teneurs sont alors relativement stables (HCO3 SO4 et δ O). Les teneurs évoluent ensuite pendant toute la décrue mais aussi pendant le tarissement. Ces augmentations des bicarbonates et sulfates et la décroissance du magnésium peuvent s'expliquer par l'arrivée d'une eau provenant de réservoirs superficiels qui a été chassée par l'eau nouvelle. Il est probable qu'une partie de ces eaux provient du stockage de la pluie précédente.

170 On constate que les teneurs en chlorures et nitrates de cette eau sont proches de celles de l'eau initialement présente dans les drains, le signal étant très stable après le pic de crue. Les valeurs d'oxygène 18 avant la crue sont particulièrement négatives et correspondent sensiblement à la teneur moyenne mesurée pour les fortes pluies de août 1997 (- 8,50 δ ‰ à 990 m d'altitude). Ce type d'eau était certainement encore en transit dans le système par écoulement différé ou a été chassé en partie lors de la première crue. En fin de tarissement les teneurs tendent à retrouver leurs valeurs initiales malgré l'accumulation des deux orages (53 mm) fortement marqués en isotopes (- 5,80 δ ‰). Cette observation indique clairement que l'eau nouvellement précipitée a été stockée dans des réservoirs intermédiaires et qu'une faible partie de cette eau a participé aux écoulements, pendant la crue.

2.2.3. Discussion de la décomposition hydrochimique de l’hydrogramme karstique

L'analyse de cette crue montre la complexité de l'interprétation du signal que l’on observe à l’exutoire du système. Il est clair qu'une décomposition des composantes de l’écoulement à partir du signal pluie n'aurait aucune signification quant à l'hydrocinématique du système. En effet, la participation de l'eau nouvelle est infime et les variations observées correspondent avant tout au déplacement de l'eau qui était en transit (ou momentanément stockée) dans la zone d'infiltration. De plus, la concentration initiale d'avant crue n'est aucunement représentative de la réserve noyée. Elle est la résultante d'un mélange qui évolue continuellement suivant l'influence plus ou moins importante de la zone non saturée. Ces constatations entraînent qu'une décomposition d'hydrogramme ne pourrait en aucun cas permettre une différenciation des volumes d'eau mis en jeu.

La connaissance du signal du "non saturé" pourrait permettre éventuellement d'évaluer les proportions entre l'eau préexistante, et non celle de la réserve noyée, et l'eau chassée d:ms la zone non saturée. Certains auteurs ont assimilé cette composante au ruissellement souterrain (BLAVOUX et MUDRY, 1983 ; MUDRY, 1987) par opposition à la composante "eau matricielle" (réserve noyée). Ils déterminent la concentration de ces composantes à partir de la relation flux-débit en effectuant deux postulats. Premièrement, la concentration du ruissellement souterrain est constante en raison d'une homogénéisation du signal "entrée" dans l'épikarst, et deuxièmement, ce type d'eau n'intervient plus sur le signal à l'exutoire à partir du moment où Ie système est en tarissement hydrodynamique.

Il est clair malheureusement que ce procédé est inapplicable à notre système. L'existence d'un ou de plusieurs réservoirs suspendus très dépendants des conditions hydrologiques (état de recharge), de la saison (production de CO2), de la nature lithologique de l'encaissant, des conditions d'écoulement et de mélange (structure, perméabilité) font que ce signal "ruissellement", pour la quasi totalité des traceurs, ne peut être constant en cours de crue. Mais surtout, l'apparition du tarissement hydrodynamique ne signifie pas l'arrêt de la composante "non saturé" dans les écoulements. C'est ce que nous avions déjà soupçonné 2+ - 2- lors de l'étude des variations du coefficient de tarissement. Les courbes de Mg , de HC03 , ou de S04 indiquent en effet, que le maximum de contribution des eaux superficielles se passe au début du tarissement hydrodynamique (Fig. 155). Enfin, le signal de base (réserve noyée) classiquement déterminé avant la crue et pendant l'effet piston initial (montée de crue) qui chasse l'eau des drains, ne représente en réalité qu'un état instantané du système correspondant à un mélange de différents types d'eau.

171 2.2.3.1 Application à la Crue du 22/09/97 Temps (Jours) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 600 500 Début de tarissement

Q (I/s) 400 300 200 100 -8 0 -8.5 -7 -7.5 -8 δ O% - 330 HO 3 -8 320 310 300 290 280 270 10.5 2 - 10 SO 4 9 9.5 8.5 8 5 7.5 2+ MG 4.5 7 4 3.5 3 2.5 2 5

4.5 CI - 4

4 3.5 - NO 3 3.5 4 3 2.5 2 1.5 Jours 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 21/9/97 9/10/97

Fig. 156 : Variations chimiques et isotopique au cours de la crue du 22/09/97 à Ain Tifrit.

La crue du 22/09/97 survient alors que la recharge de l'aquifère est très avancée en raison des fortes pluies des deux orages précédents (33 mm et 21 mm). La réaction de la source est quasi immédiate après le début de la pluie et s'est traduite par une montée de débit très rapide. Il faut signaler que le premier prélèvement a été effectué 2 heures après la fin de l'orage alors que le débit n'était pas encore maximal.

On observe en montée de crue l'arrivée d'une eau chargée en bicarbonates, calcium et sulfates, qui s’accompagnent d'une augmentation de température de 0,6 °C et d'un enrichissement en oxygène 18 d'environ 2 δ ‰. La teneur en isotope de la pluie est de -5,37 δ ‰ à Rebahia (710 m) et de – 7,25 δ ‰ à

172 Tifrit (990 m). On constate d'autre part une chute des teneurs en magnésium, nitrates et chlorures. Le - 2- prélèvement du jour suivant montre une diminution de HC03 et de SO4 alors que la concentration des autres éléments reste faible. Pendant la première partie de la décrue, on observe une augmentation de la minéralisation particulièrement visible pour les nitrates et le magnésium. En seconde partie de décrue et pendant le tarissement, les concentrations diminuent à nouveau excepté pour le magnésium.

2.2.4. Interprétation :

Les variations de la chimie sont assez semblables à celles observées lors de la crue précédente, cependant nous n'observons pas de dilution en début de crue. Il est probable que s'il y a eu une infiltration rapide, celle-ci s'est produite avant le premier prélèvement en tout début de crue. Il serait tentant, au vu de - 2+ - la chute des concentrations de certains éléments au moment du pic de crue (Cl , Mg , NO3 ) et de l'enrichissement en oxygène 18, d'incriminer la participation directe de la pluie aux écoulements. Cependant, cela ne pourrait expliquer les fortes augmentations de bicarbonates, calcium et sulfates, éléments qui auraient dû se diluer de la même façon. Ce comportement des éléments chimiques et des isotopes ne peut pas non plus s'expliquer par une chasse d'eau dans la réserve noyée. Les caractéristiques de ce réservoir, déterminées pendant le grand étiage 1997, ne correspondent pas au type d'eau observé lors de cette crue. Aussi, comme pour la crue précédente, s'agit-il de la chasse de l'eau transitant dans les drains et issue certainement des orages de début septembre. Ces pluies de fin d'été, probablement chaudes, étaient elles-mêmes très enrichies en oxygène 18 ce qui explique les augmentations des teneurs en isotopes lourds et de la température à l'exutoire.

2.2.5. Conclusion

On se rend compte de "hétérogénéité importante du réservoir karstique et de la complexité des phénomènes de mélange qui se produisent à l'intérieur de l'aquifère. Il est clair qu'il existe de multiples systèmes qui participent à l'écoulement général et que chaque composante de ces derniers joue un rôle dans les variations de la chimie. L'oxygène 18 reste le seul élément susceptible d'apporter un signal commun à partir de l'ensemble de ces systèmes. Ce paramètre est relativement homogène sur l'ensemble du bassin et n'évolue plus à l'intérieur du magasin. Cependant, cette information globalisée ne permet guère de différencier l'origine des eaux en particulier dans un système qui fonctionne avant tout par effet piston. Les temps de transit assez longs et les circulations profondes provoquent un amortissement très important du signal isotopique à l'échelle du cycle. Il faut des événements particuliers comme ceux de cette reprise 1997, avec des pluies enrichies et de fortes intensités (effet piston) pour observer des variations notables à l'exutoire. Le milieu non saturé joue un rôle prépondérant dans le système de Ain Tifrit et Ain Zerga du point de vue qualitatif mais certainement aussi quantitativement

2.3. Essai de décomposition de l'hydrogramme de crue à partir de l'oxygène 18

L'évaluation de la proportion des différentes composantes à l'écoulement total à partir de la décomposition hydrochimique des hydrogrammes reste très délicate pour ce genre de système. Il est clair que la participation directe de la pluie est très faible et que le signal "non saturé" n'est pas constant pour la quasi totalité des paramètres. Cependant les observations isotopiques effectuées sur les trois griffons suivis pendant la crue du 22/09/97 montrent un comportement du signal et des teneurs en oxygène 18 quasi identiques pour ces systèmes pourtant différents (Fig.157). Cela indique que l'eau en transit dans la zone non saturée possède un signal tamponné, homogène semble-t-il sur l'ensemble du bassin. Cette teneur correspond a priori à la moyenne des pluies précédentes. De la même manière, l'eau préexistante dans le système paraît posséder un signal relativement homogène issu de la pondération (mélange successif) des pluies du printemps. Il est probable en effet que ces importantes précipitations ont rechargé la zone noyée en profondeur.

173 -6

-6 Ain Zerga Ain Tifrit

-6.5

-7

-7.5

-8 δ 18 O ‰

-8.5 1 = 0 5 10 10 20 25

Fig.157 : Variation isotopique au cours de la crue du 22/09/97 à Ain tifrit et Ain Zerga.

Il est clair que le contexte existant au moment de la crue du 22/9/92 est très favorable. Les deux pluies précédentes sont fortement marquées (- 5,35 δ ‰) et leur hauteur précipitée est importante (33 mm). Ces eaux se sont infiltrées et ont été stockées (où étaient en transit lent) dans le milieu non saturé pour être chassées au moment de l'orage du 22/09/97. Ces eaux se sont marquées différemment du point de vue chimique suivant les conditions où elles se trouvaient (pCO2, lithologie, profondeur...) mais ont conservé leur signal isotopique initial.

2.3.1. Discussion

La décomposition d'hydrogramme nécessite que les concentrations de chaque composante soient constantes au cours de l'épisode et qu'elles soient suffisamment différentes. Dans notre cas ces conditions ne semblent être réunies que pour l'oxygène 18 car cet élément est conservatif (FONTES, 1976; HUBERT, 1989). De plus, les observations précédentes permettent de penser que ce signal est homogène dans chaque réservoir en raison du contexte très favorable dans lequel surviennent les deux crues analysées.

La détermination du signal de ces différentes composantes reste la phase la plus délicate et représente certainement la plus grosse source d'erreur. L'erreur effectuée sur le choix des concentrations des composantes est par contre difficile à quantifier. Il faudrait pour cela avoir une meilleure connaissance du signal de la zone noyée et du "non saturée" en multipliant les prélèvements dans ces milieux (forages, trop-plein, sources superficielles...) ce qui permettrait de mieux connaître la répartition spatiale et la constance de chaque signal. Nous avons vu dans la seconde partie de ce travail que le signal isotopique était variable en cours d'épisode. Il est clair que dans des systèmes très transmissifs ou de petites tailles, il serait nécessaire de prendre en compte celle évolution du signal. Pour le système de Monts de Saida, nous pouvons négliger cette source d’erreur puisqu'il n'y a pas d'infiltration directe (ou faiblement) jusqu'à l'exutoire. L'eau nouvelle est d'abord stockée dans les aquifères superficiels d'où un signal tamponné.

174 2.3.2. Application - Crue du 10/9/97:

Le signal isotopique d'avant crue est à l'évidence influencé par l'orage du 29/8/97. Nous avons donc utilisé la teneur mesurée avant cet épisode correspondant au prélèvement effectué à la source le 26/8/97. Celle valeur de -7,25 δ ‰ sera donc prise comme signal de la composante "zone noyée". Elle correspond sensiblement à la moyenne pondérée des pluies de printemps. L'étude hydrochimique a en effet montré que celle période correspond à une véritable reprise et que l'eau à la fin du mois d'août était encore très influencée par celle-ci. La concentration de la composante "non saturée" peut être discutée. Nous avons choisi d'utiliser la teneur de la pluie du 29/08/97 (33 mm) qui était de -5,49 δ ‰ à Rebahia (710 m) et de -7,21 δ ‰ à ain Tifrit (960 m). En prenant une altitude moyenne du bassin à 750 m, le signal est donc de – 7,02 δ ‰ . Celle valeur reste aléatoire car il n'y a aucune certitude que ce signal soit resté constant dans le non saturé. Il est probable que cette eau s'est mélangée en partie avec l'eau préexistant dans les zones superficielles. On peut cependant penser que l'eau ancienne a été en grande partie chassée de ces aquifères par effet piston vu l'importance de l'orage.

Les débits calculés (méthode en annexe) des deux composantes sont représentés sur la figure 158 et les résultats dans le tableau 47. Les résultats montrent que la participation de la composante "zone noyée" est nettement prépondérante pendant la crue. Ceci confirme qu'une grande partie de l'eau issue des deux orages du 29/08/97 et du 10/09/97 a été stockée dans la zone non saturée et n'a que peu participé aux écoulements. Il est possible cependant que cette composante soit sous estimée en raison de l'incertitude sur le signal de la zone "non saturée", En effet, nous avons émis plus haut l'hypothèse que la teneur en oxygène 18 de cette composante pourrait en fait être plus négative, en raison du mélange avec l'eau préexistant dans le milieu non saturé. Evidemment, cela impliquerait une participation plus importante par rapport à ce que nous avons calculé.

Tab. 47 : Résultats concernant 1a décomposition isotopique de la crue du 10/09/97 et du 22/09/97 à Ain Tifrit

Proportion au pic de crue Participation au volume total Date Cr ( ‰ ) Ci ( ‰ ) Non saturée Zone noyée Non saturée Zone noyée 10/09/97 - 7,25 -7,02 15 % ± 6 % 85 % ± 13 % 19 % ± 7 % 81 % ± 12 % 22/09/97 -8,85 -4,58 56 % ± 15 % 44% ± 12% 41 % ± 11% 59 % ± 12 %

On remarque qu'au moment du pic de crue la zone noyée fournit pratiquement l'intégralité du débit en raison de l'effet piston dans les drains. La contribution maximale de la zone non saturée survient seulement le 16/09/97 (23 %), soit 6 jours après le pic de crue alors que le tarissement hydrodynamique a déjà commencé.

175

1 20 Q (I/S)

100

80 Qt (total)

60 Qr (zone noyée)

20 Qi (non saturée)

0 1 = 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 8/9/97 Temps (jours) 23/9/97 Fig. 158 : Décomposition isotopique de l'hydrogramme de la crue du 10/9/97 à Ain Tifrit

2.3.3. Application à la Crue du 22/09/97.

L'analyse de la crue précédente permet de penser que le signal de la composante "non saturée" sera mieux connu pour la crue du 22/09/97. Il est probable en effet, que les 33 mm de pluie tombés sur le bassin ont largement remplacé l'eau préexistante. Le signal de cette composante sera donc la pondération des teneurs isotopiques de ces deux orages, soit -4,58 δ ‰. La faible participation des eaux superficielles pendant la crue du 10/09/97 suggère que celles-ci sont encore en transit dans la zone d'infiltration ou momentanément stockées dans les réservoirs suspendus. Nous utiliserons donc le même signal que précédemment pour la composante "zone noyée" en supposant que celui-ci a été peu affecté, soit - 8,85 δ ‰ . Les résultats de la décomposition sont reportés dans le tableau 47 et sur la figure 159.

176 700 Q (I/S)

600

500

400

300

200 Qt (total)

Qr (zone noyée) 100 Qi (non saturé

0 1 = 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 21/09/97 Temps 08/10/97

Fig.159: Décomposition isotopique de l'hydrogramme de la crue du 22/09/97

La contribution de la zone non saturée est beaucoup plus importante pour cette crue en particulier pendant le pic de crue. L’énorme quantité de pluie qui s’est abattue sur le bassin a provoqué un effet de piston sur l’ensemble de l‘aquifère karstique. Le transfert a été quasi immédiat en raison de la saturation du bassin d'où une montée de débit très rapide. De même, l'arrivée des eaux de la réserve suspendue atteint 41 % sur l’ensemble de la crue. Cette forte proportion est certainement due à la nature de l’orage qui a été d’une intensité importante. Il est probable que dans la majorité des cas l’effet piston dans le milieu "non saturée" se traduit par une arrivée d’eau beaucoup plus tardive de ce type d’eau à l’exutoire.

. 2.4. Conclusion .

La compréhension du fonctionnement du système karstique de Ain Tifrit à l'échelle du cycle ne peut suffire à l'explication des phénomènes observés à la reprise 1997 (pics de température et d'oxygène 18, chute des chlorures et nitrates...). L'étude de crue a permis de mieux distinguer la succession des différents types d'eau à l'exutoire et de mettre en évidence la grande hétérogénéité du milieu non saturé mais aussi celle de la zone noyée. Dans le cas de Ain Tifrit , il est clair que les eaux qui transitent dans la zone saturée sont marquées différemment et proviennent de secteurs distincts. La part des eaux de la zone non saturée peut devenir prépondérante en période de crue à cause des fortes discontinuités du système (hyérarchisation élevée). Ce mécanisme reste cependant, très dépendant des conditions hydrologiques au moment où survient la crue.

Pendant l'année 1997, les eaux à l'exutoire sont continuellement influencées par la zone non saturée (réserve suspendue) et il n'y a jamais homogénéisation du signal dans la zone noyée. Ces observations impliquent une participation relativement faible de la réserve noyée en raison probablement de la faible perméabilité (mauvais drainage) de celle-ci. Il devient nécessaire, dans l'interprétation du fonctionnement hydrocinématique, de distinguer les eaux en transit des zones transmissives (drains) de l'eau de la réserve, et ceci à l'intérieur même de la zone noyée. Ces constatations impliquent un décalage important entre l'approche hydrodynamique des écoulements et l'approche hydrocinématique qui traite

177 des flux d'eau dans le système. En effet, l'étude des crues a clairement mis en évidence que la contribution maximale des eaux de la zone non saturée intervient au moment ou commence le tarissement hydrodynamique (crue du 10/09/97).

Dans le système de Ain Zerga, le rôle de la réserve noyée sur le fonctionnement hydrocinématique est prédominant. La stabilité du signal à l'échelle du cycle et le faible impact des crues de la reprise 1997 indiquent une meilleure participation de celle réserve et probablement une perméabilité supérieure à celle de Ain Tifrit. L'homogénéisation du signal est rapidement réalisée à l'intérieur de la zone saturée mais aussi au niveau des "réservoirs suspendus". Cependant, en période de crue la contribution de la zone non saturée peut devenir importante. De même, l'infiltration directe de la pluie est sensible à l'exutoire. Ces observations confirment l'existence d'un drainage rapide à partir de la surface (drains) probablement dans des secteurs localisés. Cette structure de l'aquifère explique les venues importantes d'eau de la zone non saturée en période de crue puis l'homogénéisation rapide du signal après la crue ou en période de hautes eaux.

Ces conclusions sur le fonctionnement des aquifères karstiques ders Monts de Saida et en particulier en ce qui concerne l'hétérogénéité des types d'eaux présents dans les systèmes font que l'estimation de la contribution des différentes composantes de l'écoulement reste un exercice délicat.

CHAPITRE 3 : APPROCHE HYDRODYNAMIQUE DES HYDROSYSTEMES KARSTIQUES DES MONTS DE TLEMCEN

3.1. Fonctionnement hydrodynamique des principaux systèmes

Les données actuellement disponibles ne permettent pas de déterminer précisément le fonctionnement hydrodynamique des différents systèmes aquifères. Pour ce faire, il faudra une longue période (plusieurs années) et d’une façon continue des observations pluviométriques, hydrométriques et piézométriques. Néanmoins, on peut schématiser le mode des principaux transferts des eaux souterraines. L’étude des propriétés hydrogéologiques des différentes formations montre trois grands types d’aquifères (fig.1159:

- les aquifères perchés, entièrement limités par les terrains imperméables ; - les aquifères à plongement nord, sous les terrains miocènes ; - les aquifères à plongement sud, sous les conglomérats des Hauts Plateaux.

3.1.1. Aquifères karstiques perchés

On considérera ici les aquifères karstiques entièrement délimités par des affleurements de terrains peu perméables qu’ils surmontent (fig.159). Toutes l’eau qui s’y infiltre ressort donc le long des limites d’affleurement et ces aquifères peuvent faire l’objet d’un bilan en eau détaillé. Pour distinguer ces aquifères de ceux qui s’ennoient sous les formations cénozoïques et qui seront envisagés plus loin. Les aquifères de cette catégorie sont très étendus. Il leur correspond près d’un tiers des impluvia karstiques de la région (tab.48). Leurs exutoires sont des sources situées en général aux points bas des limites d ‘affleurement (Ain Taga, qui draine la plus grande partie des eaux du synclinal de Merchich). Leur débit est très irrégulier, avec souvent un tarissement estival complet. Il n’est donc pas toujours facile de les utiliser, même pour l’irrigation.

178 Les réserves permanentes de ces aquifères sont très limitées, car les exutoires occupent souvent les points bas du mur des roches carbonatées. (fig.159) Ce n’est que dans quelques situations structurales particulières qu’il peut se former un magasin important.

3.1.1.1. Le synclinal de Merchich

Les eaux qui s’infiltre dans le synclinal sont drainées vers Aïn Taga à travers l’immense réseau souterrain de Ghar Bou’Maaza (fig.159). La Superficie du bassin est de: 185 Km², dont 109 Km² (soit 59 %) sont karstifier.

Fig.160 : Coupe à travers la cuvette synclinale de Merchich

3.1.1.2. Le bassin de Meffrouch

L’écoulement total (superficielle et souterrain) du bassin du Meffrouch est contrôlé grâce aux jaugeages effectués à la station d’Aïn Méharras située à l’extrême exutoire. La superficie du bassin versant à partir de la station est de 90 Km² dont 60 Km² karstifiés.

3.1.1.3. La station de Kef Oued

Cette station est située sur l’oued Tafna, en aval du barrage de Béni Bahdel. En dehors des périodes de lâchés, elle mesure donc le débit de sortie d’un bassin versant presque totalement karstifié. Les résultats du bilan hydrologique de quelques systèmes aquifères sont présentes dans le tableau suivant :

Tableau n° 48 : bilan en eau sur les karts perchés des Monts de Tlemcen

Superf % de la Pluvio Module moyen Lame Débit Coef Bassin Totale superf (24/77) Infil Spéc Infiltr (Km2) karst (mm) L/s Mm3/an (mm) L/s/km2 % Merchiche 109 65 350 220 07 64 2.01 20 Meffrouche 90 67 300 370 10.5 112 4.2 28 O Kef 107 84 340 350 5.5 51 3,3 16 Khemis 336 90 412 951 30 89 1.2 11

Il faut souligner le caractère très approximatif de ces résultats, vu que le coefficient d’infiltration varie énormément avec l’intensité des précipitations. La comparaison avec les résultats de la période récente sera traitée ultérieurement dans le chapitre (impact du climat sur les ressources en eau)

179 On comparaison avec d’autres régions karstiques méditerranéen (même contexte climatique, les valeurs de l’infiltration estimées sur les Monts de Tlemcen, à partir de l’étude de bassin témoins, sont faibles. Ceci pouvait être expliquée comme suit :

Les Monts de Tlemcen présentent une particularité qui y limite l’infiltration efficace. Il est possible que les dolomies saccharoïdes, dont les altérites remplissent les fentes karstiques, soient moins favorables à l’infiltration que les roches plus compactes que l’on rencontre habituellement sur les karts. Elles retiennent pendant quelque temps l’eau des précipitations, les laissant exposées à l’évaporation. Le développement de ces altérités est remarquable sur les dolomies de Tlemcen.

3.1.2. Les aquifères drainés par un oued

Ces aquifères pourraient tous rangés les autres catégories, soit parce qu’ils s’ennoient sous le Miocène (comme pour l’oued Chouly ou l’oued Isser), soit parce qu’ils sont entièrement délimités par des marnes imperméables (comme pour l’oued Khemis, le bassin du Kef et la haute Tafna). Néanmoins, ils posent des problèmes d’étude et d’exploitation qui justifient un traitement.

Leur bilan en eau (Tab.49) est compliqué par l’existence d’un débit d’entrée amont (celui des cours supérieurs des oueds). Même si ce débit est mesuré, les incertitudes des divers termes connus du bilan s’additionnent et il est difficile d’évaluer les autres par différence. En pratique, on ne s’est servi que des données du bassin d’oued Khemis (car c’est un aquifère perché) et de celles du bassin du Kef (car le barrage de Béni Bahdel contrôle totalement le débit amont).

Tableau n° 49 éléments du bilan en eau sur les principaux aquifères drainés par des oueds

Superf % de la Pluvio Coef Zone Infiltration Totale superf (24/77) Exutoire Géologie Infiltration Considéré (Mm3/an) (Km2 karst (mm) (%) Dj. Hamar 86 80 300 A.Meskho DTl/DTe 15 ,5 7 à 9 Dj.NoufaÏ A. El Bard A.Tafessa A.Medra A.Berda A.El Ham B.V. Isser 250 60 350 A.Isser DTl/DTe 13 21 Dj.Slissen 248 20 325 A.Skhouna DTe 4 5 à 6 Dj. Sandel A.Mkareg Dj. Amoud 124 20 420 ZA 0,5 1

3.1.3. Les aquifères s’enfouissant sous le Miocène au Nord des Monts de Tlemcen

Les aquifères karstiques du Nord du massif sont nombreux et isolés les uns des autres par des terrains peut perméables (grès jurassiques et marnes miocènes). La plupart d’entre eux possèdent des exutoires concentrés bien connu, au tour desquels s’est rassemblé la population et qui ont donnévarie à la région sa réputation de ‘’pays des sources’’

3.1.3.1. Flux profond sous le Miocène

Le seul indice expérimental de telles circulations est la forte recharge observée pendant l’hiver 1985-1986 sur l’aquifère exploité par les forages SAB1 ET SAB2. Il n y a pas d‘exutoire naturel (sources karstiques) à proximité immédiate des forages. On pourrait donc supposer que cette recharge correspond à des apports qui transitent lentement vers le Nord, sous le Miocène. 180

Cependant l’altitude de la surface piézométrique correspond grosso-modo à celle de deux sources de gros débits qui jaillissent au milieu des affleurements miocènes : Aïn El Berd et Hammam Sidi Abdelli. L’importance de leurs débits et le faciès chimique des eaux indiquent des aquifères karstiques. Il s’agit vraisemblablement des exutoires naturels de l’aquifère exploité par les forages ; la source froide et débit irrégulier correspond au ‘’trop-plein’’ et la source tiède pérenne à l’exutoire inférieur (voir paragraphe sources). Il n’existe donc aucune preuve expérimentale de transits vers le Nord.

De nombreuses sources importantes sont pérennes, avec des débits parfois fort stables (fig.160). Elles n’ont pas tari au cours des périodes de sécheresse, contrairement à beaucoup d’autres sources situées plus haut dans le massif. Ceci indique que ces sources pérennes sont probablement les exutoires les plus bas des aquifères. Les indications piézométrique des forages se raccordent en général assez bien avec celles données par les sources.

3.1.4. L’alimentation latérale des aquifères du Plio-Quaternaire

On a vu ci-dessus qu’il existait, au Nord des Monts de Tlemcen, quelques nappes situées dans les épandages conglomératiques du Plio-Quaternaire. Les aquifères karstiques contribuent-ils pour une part notable à leur alimentation et cela représente-t-il un terme important du bilan en eau des Monts de Tlemcen ?

3.1.4.1. La nappe de Maghnia

La partie transmissive de cette nappe ne se développe que plusieurs kilomètres au Nord des Monts de Tlemcen. De plus, à cet endroit, le Jurassique est représenté par les grès de Boumedienne. Le passage de l ‘eau, des aquifères karstiques à la nappe de Maghnia est donc diffile, d’après BONNET, 1966, les modèles mathématiques ont été construits avec l’hypothèse d’une alimentation latérale nulle à partir des Monts de Tlemcen.

3.1.4.2. La nappe de Hennaya

La partie transmissive de cette nappe n’atteint pas les reliefs aquifères du Jurassique, HAYAN, 1983, a supposé l’existence d’une alimentation latérale faible (moins de 20 l/s) car : - les terrains situés entre les deux aquifères sont peu perméables ; le débit total, aux exutoires de la nappe de Hennaya est tombé à 20 l/s durant cette dernière période. Quant aux prolongements des dolomies de Tlemcen vers le Nord, il n’existe pas de preuve (par sondage mécanique) de la continuité lithologique de cette formation sous le Miocène vers le Nord-Nord-Ouest, ce qui prouve l’érosion des dolomies (sondage M3 , B24 , B21, HE3). Par contre, vers l’Est-Nord-Est, quelques forages profonds ont recoupé , vers 400 à 500 m de profondeur, des dolomies jurassiques karstifiés. Ceci prouve l’existence de flux profonds des Monts vers le Nord-Nord-Est sous la plaine de Sidi Bel Abbes et la vallée de l’oued Isser.

3.1.5. Les aquifères s’enfouissant sous les conglomérats des Hauts Plateaux

Les coupes géologiques des forages et les sondages électriques ont prouvé l’étalement de vastes impluviums des dolomies karstiques du Jurassique. Cependant le manque de données relatives aux observations piézométriques et l’absence de sources, n’ont pas suscité l’intérêt des hydrogéologues. Les eaux qui s’infiltrent dans le versant sud des Monts de Tlemcen s’enfonce donc vers des aquifères profonds. L’étude hydrochimique des eaux des forages profonds de la bordure nord du Chott Gharbi

181 indiquent l’origine des dolomies karstiques (AZZAZ, 1995). Les exutoires de cet aquifères pourraient être les sources tièdes et les forages de Berguent au Maroc, mais aussi la zone d’évaporation du Chott Gharbi où le jaillissement de quelques forages (forage artésien Oglat En Naadja - AZZAZ, 1995).

3.1.6. Rôle hydrodynamique des grès de Boumédiènne

Les grès de Boumédienne occupent une étendue considérable dans les Monts de Tlemcen, il sont souvent recouverts par les dolomies de Tlemcen, sauf dans le Horst de Ghar Roubane. Le contexte géologique de quelques une des sources de cette formation émergent juste aux niveaux des minces bancs de calcaire emboîtés dans les grès. Ces bancs assurent donc la drainance des grès de Boumédienne qui présente une transmissivité médiocre avec une réserve renouvelable assez limitée. Il est donc illusoire de vouloir exploiter à gros débit les grès en utilisant comme drains leurs lentilles calcaires.

Fig.161

182 3.2 ETUDE DES SOURCES

Deux facteurs contribuent à la multiplication des émergences :

- Le découpage du massif en Horsts et Grabens délimite des aquifères totalement disjoints, - L’incision des vallées a encore morcelé ces aquifères (ceci est surtout vrai pour ceux du membre calcaréo-dolomitique supérieur). La distribution géographique et géologique est très significative (fig.159). La plus part des sources soit 80% (représentant plus de 95% du débit évacué) jaillissent des calcaires et dolomies du Jurassique supérieur, ce qui souligne leur large prépondérance comme aquifère dans la région. la plupart d’entre elles sont strictement localisées:

-sur la limite Nord des affleurements jurassiques, - au contact des terrains miocènes, - le long des grands oueds qui traversent le massif par de profondes vallées et aux points bas des limites d’affleurements des karts perchées. Il n’y a pas de sources le long de la limite sud du massif, du coté des Hautes Plaines.

3.3 Les principales Sources Karstiques

Aïn Taga ou source de la Tafna est la source la plus importante des Monts de Tlemcen (plusieurs dizaines de m3/s en période de crue). Son bassin d'alimentation d'une centaine de km2 est situé à une altitude variant entre 1100 et 1400m et correspond au synclinal de Merchiche (Fig.160). Ce synclinal à pente faible, est formé par des terrains carbonates du Jurassique supérieur (Dolomies de Terny et calcaires du Lato à la base) qui reposent sur un substratum pratiquement imperméable (Marno-calcaires de Raouraï). La presque totalité de l'eau qui s'infiltre sur cette cuvette est drainé vers Aïn Taga à travers l'immense réseau souterrain de Rhar Boumaaza qui est le plus grand réseau exploré en Afrique (18,4 km). Cet ensemble draine le synclinal de merchiche et soutien la pérénité de la Tafna en période des basses eaux.

Tableau n° 50 : Caractéristiques hydrodynamiques des principales sources.

3 Sources Q max (l/s) Q0 (l/s) t jours α Vdo m

Ain Taga2 780 32 2.5 0.008 0,.345.106

Ain El Hout 136 12 4 0,014 0,074 .106

Ain Isser 250 22 9 0,016 0,118 .106

Ain Tallout 230 27 7 0.006 0.038. 106

Ain Fouara 125 28 12 0,083 0,074 .106

Les oueds des Monts de Tlemcen ont des crues violentes et de courte durée. Elle sont synchrones sur la plupart des stations, ce qui souligne la similitude des conditions d'écoulements mais aussi complique la gestion des ressources en eaux superficielles. Le coefficient de tarissement des principales sources α varie considérablement 8.10-3 à 8.10-2 avec une réponse naturelle de récession qui varie de 2 jours à 12 jours. Le volume dynamique maximal écoulable peut atteindre 8.106 m³/s.

183

Fig.162: Localisation géographique des principaux hydrosystèmeskarstiques deTlemcen

184

3.4. Le régime des débits des sources et leur évolution avec les précipitations

La plupart des sources de la région présentent un régime très irrégulier, typiquement karstique. Le temps de réponse aux précipitations est généralement court et le coefficient de tarissement est relativement fort avec un régime très irrégulier (fig. 161, 162, 163, 164, 165, 166, 191 et 192). L’importance des dénivelées entre les plateaux karstiques et les émergences conditionnent l’énergie de l’écoulement est donc l’évacuation vers le bas. Cette dénivelée est le plus souvent comprise entre 300 et 500 mètres. Le régime des sources est similaire à ce de beaucoup d’oueds de la région : un très long étiage avec des débits insignifiants (8 à 10 mois par an ) et quelques crues très brusques avec des débits instantanées importants. Quelques sources présentent même la propriété de tarir complètement pendant de nombreux mois.

En contre partie des sources qui dérivent des grès en aval présentent un régime stable. Ces émergences sont alimentées par la réinfiltration des eaux provenant des sources karstiques en amont (Sidi Abdelli). Dans le cycle de l'eau les précipitations constituent le premier maillon d'une chaîne dont chacun des éléments est directement soumis à l'influence de celui qui le précède. Les précipitations sont aléatoires par nature alors que les écoulements souterrains résultants sont directement déterminés par des paramètres physiques propres à plusieurs bassins d'alimentation (facteurs géologiques, géomorphologiques, conditions aux limites, etc.). Nous distinguons trois approches d'identification du comportement des systèmes aquifères face à des modifications de l'alimentation:

FIG.163 : VARIABILITEFigure n° 77 DES VARIABILITE DEBITS DES (SOURCEDEBITS (SOURCE 23-E1) 23-E1) ET ET PLUIES PLUIES (ST (ST 160 160410)410) FIG.164 : VARIABILITEFigure n° 78 VARIABILITE DES DEBITS DES DEBITS (SOURCE (SOURCE 4-C1) 4-C1) ETET PLUIESPLUIES (ST (ST160403)160403)

160 160 250 60

140 140 Pluies (mm) Débits (l/s) 50 Pluies (mm) 200 Débits (l/s) 120 120

40 100 100 150

80 80 30

100 débits et pluies et débits 60 60 pluies et débits 20

40 40 50 10 20 20

0 0 0 0 juil-00 juil-99 juil-86 juil-87 oct-00 oct-99 oct-00 oct-98 oct-98 oct-86 oct-85 avr-00 avr-99 avr-98 avr-87 avr-98 avr-85 juin-00 juin-99 juin-98 juin-88 juin-98 déc-00 déc-99 déc-00 déc-98 déc-98 déc-87 déc-85 mai-00 nov-99 mai-99 mai-86 mai-86 mai-92 nov-85 févr-00 févr-99 févr-88 sept-99 sept-85 janv-00 janv-86 août-00 août-99 août-98 août-98 mars-00 mars-95 mars-86 mars-86 mars-95 temps temps

FIG.165 : VARIABILITEFigure n° 79 VARIABILITE DES DEBITS DES (SOURCEDEBITS (SOURCE IS18-G3) IS18-G3) ET PLUIES ET DES (ST160601) PLUIES FIG.166 : VARIABILITEFigure n° 80VARIABILITE DES DEBITS DES DEBITS (SOURCE (SOURCE 72-E1) 72-E1) ETET DES PLUIES PLUIES (ST160602)(ST 160602 ) (ST160601)

250 100 100 0,25

90 90 Pluies (mm) Pluies (mm) Débits (l/s) 200 Débits (l/s) 80 80 0,2

70 70

150 60 60 0,15

50 50

100 40 40 0,1 débits et pluies et débits débits et pluies

30 30

50 20 20 0,05

10 10

0 0

juil-85 oct-85 déc-85 févr-86 avr-86 juin-86 sept-86 nov-86 janv-87 avr-87 juil-87 janv-88 juin-98 sept-98 nov-98 janv-99 mars-99 mai-99 juil-99 sept-99 nov-99 janv-00 mars-00 mai-00 juil-00 sept-00 nov-00 0 0 juil-98 juil-99 juil-00 oct-98 oct-99 oct-00 avr-98 avr-99 avr-00 juin-98 juin-99 juin-00 déc-99 déc-00 mai-98 mai-98 nov-98 mai-99 nov-99 mai-00 nov-00 févr-99 févr-00 sept-98 sept-99 sept-00 janv-99 janv-00 août-98 août-00 mars-98 mars-99 mars-00 temps temps

185 FIG.167 : VARIABILITEFigure n° VARIABILITE DES DEBITSDES DEBITS (SOURCE (SOURCE 75-E1)75-E1) ETDES ET PLUIES PLUIES (ST (ST160602) 160602) FIG.168:Figure VARIABILITE n° 82 VARIABILITE DES DES DEBITS DEBITS (SOURCE (SOURCE 81-C3) 81-C3) ETET PLUIES (ST (ST 160406) 160406)

100 45 45 35

90 40 40 30 80 Pluies (mm) 35 35 Débit (l/s) 70 25 30 30 60 25 25 20 50

20 débits et pluies 20 15 40 débits et pluies pluies et débits

15 15 30 Pluies (mm) 10 Débits (l/s) 10 10 20 5 10 5 5

0 0 0 0 sept-85 nov-85 avr-86 sept-86 mai-93 mai-98 juil-98 sept-98 nov-98 janv-99 mars-99 mai-99 juil-99 oct-99 déc-99 févr-00 avr-00 juin-00 août-00 oct-00 déc-00 juil-98 juil-99 juil-00 oct-98 oct-99 oct-00 avr-98 avr-99 avr-00 juin-98 juin-99 juin-00 déc-98 déc-00 mai-98 nov-98 mai-99 nov-99 mai-00 nov-00 févr-00 sept-98 sept-99 sept-00 janv-99 janv-00 août-98 août-99 août-00 mars-98 mars-99 mars-00 temps temps

FIG.169: VARIABILITEFig n° 83 VARIABILITE DES DESDEBITS DEBITS (SOURCE (SOURCE TAGA TAGA 1)1) ET DESPLUIES PLUIES (ST (ST 160601) 160601) FIG.170: VARIABILITE DES DEBITS (SOURCE TAGA2 OUEST 1) Fig n° 84 VARIABILITE DES DEBITSET PLUIES (SOURCE (ST 160601)TAGA 2 OUEST) ET DES PLUIES (ST 160601) 120 100

100 2500 Pluies (mm) 90 Débits (l/s) 100 90 80 Pluies (mm) 80 2000 70 Débits (l/s) 80 70 60

60 1500 60 50

50 40 débits et pluies 40 40 1000 30 Débits et pluies

20 30 20

10 20 500

0 0 10

s n f a j s n j j o j m a a o d f a j a o d f a j a o d

u a u a u u é é é

e e o v o c o o c é v o c é v o c é

i n i n i i v a v v

n n n n p r p t t r t r t v v û û c û c û c

r v - v - r - r - - r - -

- - - - t - t - - - - - 8 t t 9 - t 9 - t 0 8 s 9 0

- - - 8 - 8 9 0 8 8 - - 9 - 9 - 0 8 9 0

8 8 8 8 7 - 8 9 0 6 8 9 9 9 0 0 0 0 6 7 9 0 5 6 8 9 0 6 8 9 0 juil-85 nov-85 mars-86 juin-86 sept-86 déc-86 avr-87 avr-92 août-98 oct-98 févr-99 avr-99 juin-99 août-99 oct-99 déc-99 févr-00 avr-00 juin-00 août-00 oct-00 déc-00 7 8 5 6 8 8 9 0

temps Temps

3.5. Conclusion

La représentation des propriétés hydrogéologiques des Monts de Tlemcen, permettra dans un premier temps de dégager certains aspects des conditions de l’écoulement à travers les différents systèmes aquifères.

Les aquifères karstiques ‘’perchés’’ ne jouent qu’un rôle dans l’écrêtage des crues et la régularisation interannuelle des écoulements. Leur rôle dans l’exploitation est moins important, car ils ne possèdent que de faibles réserves permanentes.

Les aquifères karstiques qui s’ennoient sous des formations peu perméables le long des marges des Monts de Tlemcen possèdent des réserves permanentes considérables (de l’ordre du milliard de m3 ) et sont le siège de flux souterrains à grande distance.

Les grès de Boumédiènne sont peu perméables et leur exploitation à gros débit n’est donc pas possible même en utilisant comme drains leurs lentilles calcaires ou les aquifères karstiques qui les bordent.

Le régime des sources qui drainent les aquifères karstiques est très irrégulier, avec un temps de réponse aux précipitations très court et un coefficient de tarissement relativement fort.

186 CHAPITRE 4 : APPORT DE L’HYDROCHIMIE POUR LA CARACTERISATION DE L’HYDROSYSTEME KARSTIQUES DES MONTS DE TLEMCEN.

4.1 Introduction :

Le couplage de données hydro-dynamiques, hydrochimiques et isotopiques a permis d’importantes avancées dans la connaissance du fonctionnement des aquifères karstiques. Cependant la difficulté de maîtriser le signal entré ou les modalités d’acquisition de la minéralisation limitent souvent l’exploitation des observations faites au niveau des exutoires. Si le karst n’est plus tout à fait une boite noire, beaucoup reste à faire sur le rôle des systèmes de stockage, le drainage, le marquage chimique et la pollution.

La maîtrise du signal sortie aux exutoires des systèmes karstiques est un problème fondamental pour la compréhension du fonctionnement de ce type d’aquifère (L’origine et la pollution des différents types d’eau provenant aux exutoires). Les variabilités spatio-temporelles des éléments hydrochimiques se sont révèles des outils performants dans la caractérisation du fonctionnement hydrodynamique des aquifères karstiques et de différentier les types d’eau en fonction de leur origine (précipitation, eau de surface, eau de la zone non saturée, eau de la réserve noyée, ...) et de leur temps de séjour dans le réservoir (perméabilité).

L’origine et la pollution des différents types d’eau provenant aux exutoires des systèmes karstiques sont des problèmes fondamentaux pour la compréhension du fonctionnement de ce type d’aquifère. Les variabilités spatio-temporelles des éléments hydrochimiques se sont révélés des outils performants dans la caractérisation du fonctionnement hydrodynamique des aquifères karstiques et de différentier les types d’eau en fonction de leur origine (précipitation, eau de surface, eau de la zone non saturée, eau de la réserve noyée, ...) et de leur temps de séjour dans le réservoir (perméabilité).

Pour répondre à l’objectif, quatre sources (exutoire principal) en milieu karstique soumis à différentes conditions hydrogéologiques et hydrologiques ont été sélectionnées dans le massif calcaréodolomitique des Monts de Tlemcen (Nord-ouest algérien). Un suivi a été réalisé à pas de temps mensuel sur trois cycles 2000 à 2002 (KHALDI & al 2004).

L’étude du fonctionnement de ces systèmes a utilisé les éléments hydrochimiques classiques (tab.51) : Ca, Mg, Na, K, SO4, Cl, HCO3, NO3, pH, Conductivité et Minéralisation, aux quels ont été associes les précipitations et les débits.

Tableau n° : 51. Analyses physicochimiques des principales sources karstiques des Monts de Tlemcen

HCO3/2 NOM T°C CA MG NA K CL SO4 CO3 CO3H NO3 PH C25 MINERAL RS105 DEBIT Mg/Ca (Mg+Ca) AIN TELLOUT 17.8 65.54 46.05 31.15 1.21 80.46 48.74 0.31 304.87 16.13 6.81 724.15 448.90 560.26 19.96 0.72 1.19

AIN TAGA 16.4 50.19 35.30 22.91 8.66 60.49 37.51 18.57 234.13 26.37 5.52 527.04 326.70 405.38 15.75 0.12 0.87

AIN EL HOUT 16.8 50.69 35.21 21.54 14.62 58.99 36.55 32.08 236.43 36.40 5.72 509.33 315.75 393.08 15.15 0.51 0.83

AIN FOUARA 16.4 49.61 34.92 21.18 20.65 57.41 35.46 45.14 233.01 46.07 5.91 488.39 302.77 374.10 14.72 0.50 0.79 * les concentrations en g/l et le débits en l/s 4.2 Variations des caractéristiques physico-chimiques

L’examen des courbes de variation des paramètres physico-chimiques mensuelles, montre outre la similitude entre certains systèmes, une similitude de comportement de certains paramètres hydrochimiques. Les figures n° 171, 172, 173 et 174, détaillent le comportement général de ces paramètres au cours des trois cycles hydrologiques (2000-2002). Un premier groupe de marqueurs tels que le magnésium, les bicarbonates et le calcium présentent des valeurs faibles au moment des crues puis augmentent durant les décrues pour atteindre des valeurs régulières et maximales au cours de l’étiage. On observe cependant quelques différences entre les paramètres et entre les sources.

187 2+ 2+ - Les teneurs maximales en Ca , Mg et HCO3 ne sont acquises qu’au moment du tarissement, soit 30 à 40 jours après les crues de printemps à la source Taga, 2 mois à la source - Fouara et plus de 3 mois pour les sources El-Hout et Telout. Il apparaît que les teneurs en HCO3 et en Ca2+ atteignent leurs valeurs maximales avant le Mg2+ pour Taga et Fouara. Pour Telout et 2+ - 2+ El-Hout les pics de Mg et HCO3 apparaissent avant le maximum du Ca . Ceci peut être expliqué par la composition géochimique des systèmes karstiques Taga et Fouara relativement riche en Ca2+.

2+ 2+ - Le déphasage des pics de Ca , Mg et HCO3 traduisent d’une part le caractère superficiel des sources Taga et Fouara et d’autre part la grande extension géographique et le degré de karstification relativement faible de la zone non saturée des systèmes El-Hout et Telout. 2- - - + Le second groupe de marqueurs tels que les SO4 , Cl , NO3 , K tendent généralement tous vers un minimum au cours de l’étiage avec également quelques différences entre les paramètres et les sources. 100 35 80 30

60 25 40 20 Débit en l/sec en Débit 20 15 Débit en en l/sDébit

0 10

50 45 80 40

35 70

30 60 25 50

Mg enmg/l 20 40

15 Mgmg/l en 30 10 20

120 170 160 100 150 140 130 80 120 60 110

Ca en mg/lCa en 100 40 90 Ca enmg/l 80 20 70

60 50 40 24 22 20 18 50 16 14 45 12 10 40 Na en mg/l Na 8 35 6 4 Na en mg/l 30

20 400 350

300 450 250 400 200 350 HCO3 en mg/l 150 300 100 250

HCO3 en mg/l 200 65 150 60

50 45 120 40

35 110 Cl enCl mg/l 30 100 25 90 20 80 mg/l Cl en 70 80 60 70

60 50 40 120

30 100

SO4 en mg/lSO4 en 20 80 10 60 0 40 SO4 en mg/l SO4

20 0

50 45 40 90 35 80 30 25 70 20 60 NO3 enmg/l 15 NO3 en mg/l 10 50 5 40

140 160 120 140 100 120 80 100 80 60 60 40 40

Precipitations (mm) 20 20 0 Precipitations (mm) 0 04/01/2000 02/02/2000 01/03/2000 01/04/2000 03/05/2000 03/06/2000 01/07/2000 01/08/2000 05/09/2000 01/10/2000 04/11/2000 02/12/2000 02/01/2001 03/02/2001 04/03/5001 01/04/2001 05/05/2001 18/06/2001 01/07/2001 01/08/2001 01/09/2001 01/10/2001 01/11/2001 12/12/2001 07/01/2002 11/02/2002 02/03/2002 23/04/2002 08/05/2002 08/06/2002 02/07/2002 4/01/2000 2/02/2000 1/03/2000 1/04/2000 3/05/2000 3/06/2000 1/07/2000 1/08/2000 5/09/2000 1/10/2000 4/11/2000 2/12/2000 2/01/2001 3/02/2001 4/03/5001 1/04/2001 5/05/2001 8/06/2001 1/07/2001 1/08/2001 1/09/2001 1/10/2001 1/11/2001 2/12/2001 7/01/2002 1/02/2002 2/03/2002 3/04/2002 8/05/2002 8/06/2002 2/07/2002 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 2 0 0 0 Fig. 171 SOURCE AIN TAGA Fig. 172 SOURCE EL-HOUT

2- Les sulfates (SO4 ) présentent un comportement similaire pour les quatre sources avec un léger décalage et une amplitude relativement faible pour Telout et El-Hout, ce qui dénote pour ces deux aquifères un impluvium relativement vaste, peu karstifié, alimenté essentiellement par les zones non saturées peu transmissives, qui régule la composition chimique des eaux. Les teneurs de cet élément montrent d’une part une stabilisation durant le tarissement avec des teneurs voisines de 15 mg/l à Taga , de 20 mg/l à Fouara et de 30 mg/l pour El-Hout et Telout et 188 d’autre part des valeurs élevées durant les crues de printemps et les pluies de juin . Au cours des décrues les pics sont suivis par des décroissances relativement rapides pour Taga, Fouara et El- Hout par rapport à Telout, ce qui traduit le caractère inertiel de ce dernier système. Les teneurs relativement élevées à Telout et El-Hout par rapport à Taga et Fouara s’expliquent par le lessivage des marno-calcaires de Rarouaï surmontant ces aquifères (Collignon, B., 1986).

Le chlorure (Cl-) a une origine exclusivement météorique en l’absence de toute pollution anthropique ou de dépôt évaporitique. C’est un bon marqueur des horizons de surface car il se concentre par évaporation dans ces milieux. Sa mobilisation est rapide au moment des pluies grâce à une forte solubilité (Huneau, F, 2000).

55 35 50 30 45 40 25 35 20 30 25 15 Débit en l/s 20 10 15 Débit en l/sec 10 5 0 55

90 45 80 40

70 en mg/l

++ 35 60 Mg 30 Mg en mg/l Mg en 50

40 25

100 95 120 90 85 100 80 75 70 80 65 60 55

60 Ca en mg/l 50 45 Ca en mg/l 40 40 35 30

35 80 30 70 25 60 50 20

40 mg/l en

+ 15 30 Na Na en mg/l 20 10 10 5 0

130 350

120 300 110 250 100 200 90 150 Cl en mg/l en Cl 80

HCO3 en mg/l 100 70

60 50

180 70 160 60 140 120 50

100 40 Cl en mg/l enCl 80 30 en mg/l 4 60 20 SO 40 20 0 100

550 60

500 en mg/l 4 40 450 SO 400 20 350 300 0 250

HCO3 en mg/l 200 150

50 35 40 30 30

25 NO3 en mg/l 20

20 10 NO3 en mg/l 15 10

170 160 130 150 140 120 130 110 120 100 110 90 100 80 90 70 80 60 70 50 60 50 40 40 30 30 20 20

10 (mm) Precipitations 10 Precipitations (mm) 0 0 -1 0 -10

04/01/2000 02/02/2000 01/03/2000 01/04/2000 03/05/2000 03/06/2000 01/07/2000 01/08/2000 05/09/2000 01/10/2000 04/11/2000 02/12/2000 02/01/2001 03/02/2001 04/03/5001 01/04/2001 05/05/2001 18/06/2001 01/07/2001 01/08/2001 01/09/2001 01/10/2001 01/11/2001 12/12/2001 07/01/2002 11/02/2002 02/03/2002 23/04/2002 08/05/2002 08/06/2002 02/07/2002 04/01/2000 02/02/2000 01/03/2000 01/04/2000 03/05/2000 03/06/2000 01/07/2000 01/08/2000 05/09/2000 01/10/2000 04/11/2000 02/12/2000 02/01/2001 03/02/2001 04/03/5001 01/04/2001 05/05/2001 18/06/2001 01/07/2001 01/08/2001 01/09/2001 01/10/2001 01/11/2001 12/12/2001 07/01/2002 11/02/2002 02/03/2002 23/04/2002 08/05/2002 08/06/2002 02/07/2002

Fig.173 SOURCE AIN TELOUT Fig.174 SOURCE AIN FOUARA

Le relatif synchronisme des courbes représentatives de Cl- de Taga et à un degré moins Fouara avec les courbes de précipitations indique le caractère superficiel de ces deux systèmes. Par ailleurs les courbes de Cl- ne suivent pas régulièrement celles des précipitations pour Telout et El-Hout. Ce dernier cas de figure s’explique par l’immensité de ces deux systèmes et leur caractère inertiel. Les teneurs relativement élevées en Cl- au moment des crues d’automne proviennent du lessivage des sols fortement concentrés en cet élément par évaporation des averses des saisons sèches pour les quatre sources.

189 - Les nitrates (NO3 ) proviennent généralement de l’activité pédologique. On les trouvera dans les eaux d’infiltration (Puig, J. M, 1987). Le comportement de cet élément est nettement différent d’une source à l’autre. Les teneurs sont généralement faible,(15 à 20 mg/l, pour Fouara et 15 à 40 mg/l pour Taga et Telout. Par ailleurs, les teneurs varient entre 50 et 80 mg/l pour El- Hout. Les valeurs relativement élevées à El-Hout s’expliquent par l’importance des activités - agricoles dans cette zone. A Taga, les teneurs en NO3 passent par un maximum au moment des crues, avec un degré moindre pour les crues d’automne, puis, présentent une faible variabilité au cours des tarissements.

- A Fouara les teneurs en NO3 sont relativement stabilisées durant les trois cycles hydrologiques à l’exception d’un pic positif au moment de la crue d’hiver 2002, qui correspond à - une pollution anthropique. A El-Hout les teneurs maximales en NO3 apparaissent un mois après les crues avec des valeurs plus accentuées au printemps. La décrue et le tarissement sont - caractérisés par une grande variabilité. A Telout les valeurs en NO3 passent par un maximum au moment des crues de printemps puis présentent une variabilité relativement forte au cours de la décrue. Des pics exceptionnels à la suite des épisodes pluvieux, engendrés par des pollutions anthropiques.

4.3 Interprétation des résultats

Les courbes de variation montrent que les crues provoquent d’importantes variations du chimisme des eaux des sources. L’analyse des variations chimiques en fonction des événements hydrométéorologiques a permis de différentier les familles d’eau qui transitent aux quatre émergences et de comprendre leur fonctionnement hydrodynamique. Trois familles peuvent être distingues :

4.3.1- Les eaux de la matrice calcaréodolomitique fissurée (réserve)

Elle est définie par les caractéristiques chimiques de l’eau des sources au moment de leur 2+, 2+ - 2- tarissement. Ces eaux sont relativement riches en Ca Mg et HCO3 et pauvre en SO4 et - - + NO3 et dans une moindre mesure en Cl et Na .

4.3.2- Les eaux d’infiltration rapide

Dans le cas des systèmes Taga et Fouara, elle est constituée par les apports des précipitations sur la surface du karst (infiltration dispersée) et par les apports des oueds (infiltration concentrée).

4.3.3. Les eaux d’infiltration dispersée

Elle correspond à la part des précipitations (pluie efficace) qui pénètre dans le karst sur toute sa surface (B. BLAVOUX, 1980). Elle peut être drainée rapidement par des chenaux vers 2- - - + le réseau karstique principal. Elle est marquée par l’augmentation rapide de SO4 , Cl , NO3 , K . En début de crue cette composante est présente dans les eaux des sources. Elle dilue l’eau, de 2- l’aquifère capacitif. Ces eaux vont soit posséder le marquage chimique de l’eau de pluie (SO4 - 2- - + et Cl ), soit l’acquérir par lessivage des horizons pédologiques (SO4 , NO3 et K ) comme l’attestent les crues d’hiver et de printemps pour les trois cycles étudiés. La diminution rapide de - - NO3 et de Cl au cours des cycles montre qu’ils proviennent d’un phénomène de lessivage (épuisement d’un stock).

4.3.4. Les eaux d’infiltration concentrée

2- - - + Des pics d’amplitude relativement faibles de SO4 , Cl , NO3 , K , apparaissent au cours des décrues et au début de tarissement, avec une diminution simultanée des teneurs en éléments 190 2+, 2+ - caractéristiques de la zone noyée (Ca Mg et HCO3 ), marquent l’apparition d’une infiltration concentrée au niveau de ces émergences.

4.3.5 Les eaux d’infiltration retardée

Elles comprennent les eaux qui circulent plus lentement dans les petites fissures et celles stockées temporairement dans les zones non saturées au cours de la période de crue. Elles possèdent d’une part la marque chimique de l’eau des oueds et d’autre part celle de l’eau de 2- - + percolation. En effet les émergences restituent en décrue des eaux contenant SO4 , NO3 et K , mais à des teneurs plus faibles que l’infiltration rapide (D. ROUILLER, 1987). Dans le cas des systèmes étudiés, l’infiltration retardée diminue progressivement, elle est peu à peu substituée par les eaux de la période. Elle est généralement plus lente pour les crues d’automne que pour celles d’hiver et de printemps. La durée de vidange varie entre 25 et 45 jours à Taga et Fouara, cependant du fait de la grande extension géographique des aquifères de Telout et El-Hout et des apports provenant des zones éloignées, l’infiltration retardée peut aller jusqu’à 3 à 4 mois.

L’examen des courbes de variation des paramètres physico-chimiques met également en 2+, 2+ - - - évidence une augmentation synchrone du Ca Mg , HCO3 , Cl et NO3 , au moment des crues d’automne et parfois de printemps. Ceci fait penser que l’infiltration a chassé de la zone non saturée des eaux qui avaient séjourné assez longtemps pour en avoir gardé l’empreinte (effet de piston).

4.4. Etude des distributions de fréquence des bicarbonates dans les systèmes karstiques des monts de Tlemcen

M. BAKALOWICZ, 1979, propose une classification des systèmes en milieu carbonaté en utilisant les distributions de fréquence de la conductivité. L’allure de ces courbes nous renseigne en effet sur les capacités du système à faire transité différents types d’eau jusqu’à l’exutoire. La perturbation du signal à la sortie est donc fonction de la plus ou moins grande perméabilité du système et de son degré d’organisation. Ainsi les aquifères poreux ou fissurés ont une distribution unimodale, ce qui traduit des eaux homogènes, hydrochimiquement stable. Les systèmes karstifiés au contraire ont des courbes plurimodales plus ou moins étalées suivant la complexité de la structure du réservoir.

Nous avons reporté sur les figures 175,176,177 et 178 les distributions de fréquence des - - HCO3 des sources des Monts de Tlemcen précédemment étudiées. La conductivité et les HCO3 étant très bien corrélés pour tous les système, les enseignement sont donc du même ordre. Les - quatre sources montrent une distribution de fréquence des HCO3 plurimodales, cependant les plages de variation varient d’un système à un autre. Chacune de ces sources se caractérise par un mode bien défini, correspondant aux eaux de la réserve ou à long temps de transit et par dissymétrie causée par la participation à l’écoulement de différents types d’eau.

L’allure des courbes des sources montre un mode principal axé sur les fortes valeurs et un - étalement de la distribution vers les faibles teneurs en HCO3 . Ce phénomène correspond à l’arrivée d’eau nouvelle à l’exutoire en période de crue, ce qui crée un effet de dilution. Cependant l’impact de l’arrivée de différents types d’eau sur le signal global reste caractéristique de chaque système mais dépend pour certains des conditions hydrologiques et hydroclimatologiques préexistantes.

L’allure des courbe de Taga et Fouara est relativement semblable. On trouve un mode principal entre 300 et 350 mg/l, correspondant au drainage de l’eau des horizons superficiels. L’étalement de la courbe vers les faibles valeurs est la conséquence de l’arrivée de l’eau nouvelle à la reprise (dilution)( Lastennet, R., 1994).

191 - L’apparition d’un mode secondaire de forte teneur en HCO3 au-delà du pic principal pourrait correspondre aux eaux prélevées pendant l’étiage hivernal (écoulement retardé). Ainsi - les variations dans la distribution des HCO3 de ces deux systèmes soulignent les fortes discontinuités existant dans ce système. Cependant, pour les systèmes El-Hout et Taga, il est clair en effet que la présence d’un mode principal et des eaux toujours à l’équilibre, traduisent un effet tampon dans le système. L’hydrogéologie de ces systèmes a mis en évidence une réserve relativement importante qui contribue certainement à cette relative homogénéité chimique des eaux de ces deux émergences (Collignon, B, 1986 ; Azzaz , H , 2001). Ce constat devrait nous faire conclure à une mauvaise karstification des aquifères.

8 Ain Fouara 4 Ain Taga 7 Fig. 175 Fig.196

6 3

5 2 4

3 1

2 Frequence (nb individus) Frequence (nb individus)

1 0

0 50 100 150 200 250 300 350 100 150 200 250 300 350 400 HCO en mg/l HCO3 en mg/l 3

5 Ain Telout 5 Ain El-Hout

4 Fig. 177 4 Fig. 178

3 3

2 2

1 1 Frequence (nb individus) Frequence (nb individus) Frequence

0 0

150 200 250 300 350 400 450 500 550 150 200 250 300 350 400 450 HCO3 en mg/l HCO3 en mg/l

Fig. 175-178 Courbe des distributions des fréquences des teneurs en bicarbonates

4.5 Reproductibilité des courbes de distributions.

Les deux cycles étudies étant hydroclimatiquement différents avec une année 2000 relativement homogène et une année 2001 contrastée (grand étiage et forte reprise) (Azzaz, H, 2001). On constate pour le système de la source Taga (Fig. 179), que la distribution des teneurs - en HCO3 du cycle 2000 montre une plage de variation plus importante par rapport au cycle 2001. La variabilité des distributions entre les deux cycles montre que la reproductibilité du signal chimique n’est pas assurée et les conditions hydroclimatiques survenant en cours de cycle jouent un rôle essentiel dans ce type de système. Le test de reproductibilité pour les systèmes El- Hout et Telout (fig.180 et 181) on utilisant les mêmes cycles (2000 et 2001) montre des courbes semblables avec un degré moins pour Fouara (Fig.182). Ceci indique que les distributions sont représentatives du fonctionnement hydrodynamique et hydrochimique des systèmes et que le comportement de ces sources est reproductible entre deux années climatiquement différentes.

192 4 Source Taga 4 Source Fouara

cycle 2000 Fig. 182 3 Fig. 179 cycle 2001 3

2 cycle 2000 2 cycle 2001

1 individus) (nb Frequences Frequence (nb individus) 0

0 90 110 130 150 170 190 210 230 250 270 290 310 330 350 370 390 215 225 235 245 255 265 275 285 295 305 315 325 - HCO3 en mg/l HCO3

5,5 4.5 5,0 Source Telout 4,5 4.0 El-Hout 4,0 Fig. 181 3.5 Fig. 180 3,5 3.0 cycle 2001 3,0 cycle 2001 2.5 2,5 cycle 2000 cycle 2000 2.0 2,0 1,5 1.5 1,0 1.0 0,5 Frequences (nb individus)Frequences Frequences (nb individus) 0.5 0,0

0.0 -0,5 170 190 210 230 250 270 290 310 330 350 370 390 410 430 450 170 190 210 230 250 270 290 310 330 350 370 390 410 430 450 470 490 510 - HCO en mg/l HCO3 en mg/l 3

Fig. 179-182 : Courbe de reproductibilité des distributions des fréquences des teneurs en bicarbonates

4.6. Conclusion

L’interprétation des courbes de variation des paramètres hydrochimiques et les courbes de distribution de fréquence nécessite une bonne connaissance hydrogéologique des systèmes (Lastennet, R., 1994).

L’analyse des courbes de variation des paramètres physico-chimiques et l’étude des - distributions de fréquence des HCO3 ont permis de caractériser les systèmes aquifères karstiques des Monts de Tlemcen en fonction de leurs particularités hydrodynamiques et hydrochimiques.

Les systèmes karstiques superficiels, sont caractérisés par des débits très irréguliers avec souvent un tarissement estival complet indiquant des réserves permanentes très limitées. Le chimisme caractérisé par des teneurs variables indique un temps de renouvellement rapide (cas des systèmes Taga et Fouara).

Les systèmes karstiques à écoulement profond, sont caractérisés par une relative stabilité des débits et des teneurs physico-chimiques. Ceci indique l’importance de la réserve permanente et le pouvoir régulateur des systèmes dans le fonctionnement hydrodynamique et hydrochimique (cas des systèmes Telout et El-Hout). L’arrivée d’eau à long temps de séjour au moment de certaines crues par effet de chasse témoigne d’une part de l’inertie de ces deux systèmes et d’autre part du développement de leur zone noyée.

- L’étude des distributions de fréquence des HCO3 a permis de confirmer les hypothèses précédentes concernant le fonctionnement hydrocinématique et de mieux visualiser la part des différents types d’eau à l’écoulement global.

193 CHAPITRE 5 : IMPACT DU CHANGEMENT CLIMATIQUE ET LES RESSOURCES EN EAU

La ressource en eau est au cœur de la vitalité des écosystèmes naturels et d'un grand nombre des activités socio-économiques de notre pays, toute modification dans la variabilité du climat pourrait avoir un impact sérieux sur la disponibilité et la qualité de cette ressource. A cet égard, il est important d'insister sur le fait qu'une saine gestion des ressources en eau en Algérie est impensable sans tenir compte du climat et de ses variations

5.1. BASSIN DE LA TAFNA

Etant donné la grande complexité des processus hydrogéologiques, due à l'interaction entre le terrain et l'eau, la connaissance des variations, dans l'espace et dans le temps, d'un grand nombre de paramètres physiques, essentiellement hydrodynamiques et structuraux, est nécessaire. Dans ce cadre, nous présentons un essai de modélisation des phénomènes extrêmes.

L’étude est réalisée à partir des données collectées durant la période allant de (1952 à 2000) pour les débits des crues enregistrés à l’exutoire du bassin de la Tafna et les intensités pluviométriques quotidiennes, enregistrées à travers l’ensemble du bassin versant.

Pour se faire, on a dû sélectionner 35 valeurs représentant les débits de pointe ayant dépassé les 2,5 mètres de hauteur d’eau. Ceci correspond à une crue au moins de 150 m 3 / s dont les conséquences fluviales sont extrêmement dangereuses.

5.1.1 Modélisation des débits maxima en liaison avec l’intensité pluviométrique

On voudrait, à cet effet exprimer les débits maxima de crues en relation linéaire avec l’intensité pluviométrique journalière, enregistrée à travers l’ensemble du bassin versant, sachant que les pointes de crue sont en relation fonctionnelle aux intensités de précipitations par l’expression : Qmax = K . Pt . Ce . Smax

Qmax = débit de pointe de crue, en m3/s, Pt = pluie de durée répartie dans le bassin en mm, Ce = coefficient d’écoulement du bassin, Smax = surface maximale (bassin de la Tafna) participant au transfert de l’eau pendant le temps (t), (DAKKICHE, 1993)

Il est donc utile de donner le temps de concentration du bassin pour estimer l’asynchronisation de la crue par rapport à la pluviométrie précipitée. Pour S = 6900, L = 160 km, Hmoy = 780 m

Formule de GIANDOTI : 1 1 STc 2 L 8.0/()5.14( ××+×= Hmoy 2 )

Tc = 25,6 heures

Formule du CCR :

3 387.0 Tc ×= HmoyL )/87.0(

Tc = 26,0 heures

194 Les événements crues se manifestent lors des fortes averses. Sur ce, on se propose, par la méthode de régression multiple, de trouver un relation fonctionnelle entre ces deux paramètres.

Sur l’ensemble du réseau du bassin de la Tafna, on a pu retenir seize (16) stations comme variables prédicteurs, reparties plus ou moins uniformes. La sélection de ces variables a porté sur deux critères: - choix de stations susceptibles d’être génératrices de crues, situées généralement sur les crêtes en altitude, - réduction du nombre de stations en éliminant la redondance entre elles par la méthode de corrélation. Les séries de ces variables s’étendent sur (44) valeurs reparties sur la période d’observation (1952 à 2000).

A l’aide du logiciel HYDROLAB, les résultats obtenus donnent la constante et les seize (16) coefficients de régression, ainsi que les paramètres d’estimation dont le coefficient de corrélation multiple:

R2 = 0,73 R = 0,86

Le modèle de régression multiple est le suivant :

Qmax = - 325,27 + 10,81 * S2 + 4,98 * S3 – 3,97 * S4 –0,49 * S5 + 18,14 * S7 + 10,08 * S9 – 11,92 * S12 + 2,38 * S13 + 3,38 * S14 – 5,95 * S16 + 14,02 * S17 + 6,44 * S19– 9,88 * S20 – 2,78 * S22 – 18,82 * S27 + 12,41* S26

Station Code Station Code Station Code Station Code S2 16 03 11 S7 16 04 10 S14 16 06 09 S20 16 08 02 S3 16 04 01 S9 16 05 02 S16 16 07 01 S22 16 05 17 S4 16 04 03 S12 16 06 02 S17 16 07 02 S27 14 02 01 S5 16 04 06 S13 16 06 08 S19 16 07 06 S26 11 03 07

Cette approche globale, semble toute satisfaisante pour la prévision des débits maximums de crue à partir des seules données pluviométriques d’un bassin ayant fait l’objet d’un minimum de mesures hydrométriques. Ce modèle pourrait aussi contribuer à la prévision de crue dans le cadre de la sécurité et de la bonne gestion des ressources en eau superficielle.

La carte des coefficients de régression présente des valeurs négatives de moindre intensité, sauf à l’Est, ceci indique que les crues ainsi définies n’ont jamais été à l’origine des pluies précipitées en aval du bassin, et que les surfaces participantes au transfert de l’eau sont faibles.

La carte des courbes isochrones du bassin versant de la Tafna (lignes d’égal écoulement) (fig.183 ) montre que le ruissellement est plutôt violent sur les versants ouest par les averses intenses des Monts de Tlemcen (vitesse d’écoulement ≈ 13 km/h) que dans la partie est où le versant est relativement moins arrosé (vitesse d’écoulement ≈ 3 km/h).

195

Fig.183 : Carte des courbes isochrones ( d‘égale vitesse d’écoulement) du bassin versant de la Tafna.

Compte tenu de la structure d’écoulement, il semble que les pointes de crues sont à l’origine des intensités enregistrées au Sud, dans la haute Tafna (Monts de Tlemcen).

Par ailleurs, les isohyètes des pluies moyennes quotidiennes maximales, correspondant à l’événement de crue, mettent en évidence deux maxima, l’un (66 mm) est situé sur les Monts de Tlemcen, sur le versant Ouest, l’autre (51 mm) sur les Monts de Traras au Nord-Ouest. Dans la partie orientale, la moins arrosée, les pluies sont légèrement faibles avec un minimum centré dans la haute Isser (29 mm) (fig.184).

196 CARTE DES COEFFICIENT DE REGRESSION

Fig.184

CARTE D'ISOCORRELATION (DEBITS MAX ET PLUIE JOURNALIERES MAX)

160802

040201

210 0.6

160702 0.58 160517 0.56 0.54 160609 20 0 0.52 0.5 160706 0.48 110307 0.46 19 0 0.44 0.42 0.4 16 0311 160701 0.38 160502 18 0 0.36 0.34 160608 0.32 0.3 17 0 160602 0.28 160403 0.26 160410 0.24 0.22 160 160406 0.2 160401 0.18

90 100 110 120 130 140 150 160 170

197 Cette répartition des pluies journalières confirme l’action positive des noyaux des coefficients de régression dans le sous bassin à l’Ouest, en opposition de phase des noyaux négatifs dans l’autre sous bassin à l’Est (fig.184 et 185).

5.2 Impact sur les eaux souterraines

5.2.1 Introduction

L'étude statistique des tendances et des cycles a porté sur deux régions distinctes: la première sur le bassin de la Tafna et la deuxième le bassin de la Macta. Le but de cette étude est d'une part d'essayer de retrouver la tendance régimes d’écoulement dans les hydrosystèmes étudies et d'autre part d'évaluer l'impact de cette tendance, si elle existe, sur les réponses des systèmes aquifères sélectionnés tant sur le point de vue des débits.

Il est bon de rappeler la problématique d'une telle démarche dans l'interprétation statistique des données d'entrée (précipitations) et des données de sortie (débits). L'interprétation hydrogéologique des résultats statistiques des tendances ne fait pas intervenir d'autres paramètres. En effet, notre système aquifère (considéré comme une «boîte noire») est considéré implicitement comme invariant, ce qui n'est pas la réalité.

Le test de Spearman et de Kendall sont très efficaces pour détecter présence de tendance mais lorsqu'une série présente une tendance significative et que l'on désire situer l'époque à partir de laquelle la tendance s'est manifestée, la statistique du second test se prête mieux au calage progressif nécessaire à cet effet et par suite à sa représentation.

5.2.2 L'analyse temporelle des coefficients de tarissement

L'étude des variations du coefficient de tarissement de la principale source des monts de Tlemcen à moyen et long terme a été réalisée d'abord dans le but de déceler une évolution de ce paramètre face aux régimes des précipitations et ensuite pour répondre, si c'est le cas, à la question suivante: «Ce paramètre peut-il être utilisé comme indicateur?». Pour répondre à cette question, il faut estimer:

- 1. si la variabilité du coefficient de tarissement dans le temps (1976 -2000) est importante; - 2. si une relation existe entre les coefficients de tarissement calculés et le régime climatique et enfin; - 3. comment se répercutent une ou des années déficitaires sur les valeurs de ce coefficient.

Nous avons calculé, en fonction des données disponibles (source de Taga 2 pour la période 1976 -2000, 24 coefficients de tarissement (fig.186). Le coefficient de tarissement est calculé en choisissant des périodes de décroissance des débits supérieurs à 15 jours.

Il a été facile de dégager des périodes de décrue en régime strictement non influencé ( maximum des débits dynamique s’écoule a près 3 jours). Pour l'analyse des précipitations, nous avons choisi la station météorologique de la Merchiche, située dans le bassin versant de la source Taga2. Les valeurs les plus élevées du coefficient de tarissement correspondent le plus souvent à des décrues relativement courtes. Il est probable que la durée de ces décrues n'est pas suffisante pour atteindre un tarissement «réel» des zones capacitives de l'aquifère.

198

1999 0.0147 1998 0.00243 1997 1996 0.0044 1995 0.0117 1994 0.011909 1993 0.00286 1992 0.00566 1991 0.00561 1990 0.00662 1989 0.0078 1988 0.00585 1987 0.00982 1986 0.00936 1985 0.003289 1984 0.0082 1983 0.00633 1982 0.00837 1981 0.0123 1980 0.0069133 1979 0.00363 19 78 0.00594 1977 0.0064 1976 0.003842

0 0,002 0,004 0,006 0,00 8 0,010 0,012 0,014 0,016 Coefficient de tarissement (j-1) Fig. 185 : Variations inter annuelles des coefficients de tarissement

6.2.3 Calcul des réserves écoulables

On observe cependant que les réserves écoulables pour les années 1965, 1979, 1989- 1990 et 1994 sont plus faibles que celles des autres années étudiées (fig.186). Par ailleurs, la variabilité du coefficient de tarissement est très grande. On observe un facteur 8 entre les valeurs extrêmes. 4000000 0,016

0,014 3500000 Réserves écoulables (m3 0,012 3000000

2500000 0,010

0,008 2000000

) 0,006 1500000

Coefficient tarissement (j- de 1) 1000000 0,004

500000 0,002

0 0

1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999

Fig. 186: Calcul des réserves écoulables de la source Ain Taga à partir de l'étude des coefficients de tarissement. 199 Les déficits d'alimentation provoqués par les sécheresses relatives de 1974,1984 et 1994 ne sont comblés, au niveau des réserves écoulables, qu'au terme de crues successives des années suivantes. Ceci traduit un caractère fondamental des zones capacitives de cet aquifère. En effet, les alimentations pluviales successives ne rechargent que progressivement l'aquifère. L'hiver 1974, les réserves écoulables calculées à partir du coefficient de tarissement, sont de 3.106 m3, elles ne représentent plus que 1,2.106 m3 lors de l'étiage de l'hiver 1989-1990. II faut attendre l'étiage de 1992 pour retrouver des réserves comparables à l'année 1989 (fig.187).

Ces résultats montrent d'une part que l'analyse temporelle des coefficients de tarissement étudiés ne révèlent aucune tendance à long terme et d'autre part qu'un stress climatique exceptionnel de courte durée a un effet important sur les réserves écoulables de l'aquifère karstique de Ain Taga2.

. 100

200

300 Module annuel des précipitations (mm/an précipitations 6 0,014 3,5.10

) 3,0

-1 0,012 Réserves écoulables (m (j 0,010 2,5

0,008 2,0

0,006 1,5

0,004 1,0

0,5 ) 0,002 Coefficient de tarissement Coefficient de 0 0

Période suivant le déficit Période suivant le Période suivant le déficit d’alimentation de 1974 déficit d’alimentation de 1994 d’alimentation de 1984

Fig.187 : Influence d’événements climatiques de sécheresse sur le coefficient et les réserves écoulables

6.2.4. Conclusion

L'impact de la sécheresse hydrogéologique sur les eaux souterraines a été étudié dans le cadre naturel des systèmes d'écoulement. L'objectif de cette partie est de déterminer la résistance des aquifères à un déficit prolongé de l'alimentation et par conséquent d'apprécier la contribution spontanée des eaux souterraines à l'atténuation des effets de la sécheresse hydrogéologique sur les eaux superficielles.

Du fait de leurs faibles extensions et de leurs conditions aux limites, les principaux aquifères étudiés qui représentent par ailleurs la ressource en eau la plus exploitée, sont vulnérables aux variations climatiques (si nous les comparons aux aquifères européens). Ce sont 200 des nappes dont les niveaux sont très soutenus par des conditions de potentiel aux limites (cours d'eau ou plan d'eau). Dans ce cas, les variations d'apport se traduisent assez rapidement par des variations de débit. Il s'agit de nappes à niveaux et à réserves régulatrices peu variables. Au contraire beaucoup de nos sources présentent la regrettable caractéristique de tarir complètement pendant plusieurs mois.

6.3. BASSIN VERSANT DE LA MACTA

. C’est pourquoi, les caractéristiques climatiques du bassin versant de la Macta ont été étudiées. Les systèmes d’information géographiques (S.I.G.) ont été utilisés pour numériser toutes les informations nécessaires et faire ressortir les caractéristiques morphométriques.

Le bassin versant de la Macta est considéré comme le plus important bassin de l’ouest Algérien, il draine les principales ressources hydriques de l’ouest. La pluviométrie annuelle

6.3.1 Collecte et traitement des données

2.1. Choix des stations et de la période d’étude

La collecte de données s’est faite essentiellement auprès de l’Office National de Météorologie d’Oran (O.N.M.), et de l’Agence Nationale des Ressources Hydrauliques (A.N.R.H.). Pour un bon traitement des données recueillies, il est nécessaire et indispensable que la période de collecte soit suffisamment longue, autrement dit l’échantillon doit être suffisamment grand. Ceci est indispensable, non seulement pour connaître les traits d’un climat, mais aussi pour suivre son évolution (ELOUISSI. A. 1992). Cependant, la réalité est différente, à cause des lacunes que nous trouvons souvent dans les séries d’observation de ces stations. Pour assurer une bonne représentation de notre région, nous avons tout d’abord travaillé sur 36 stations pluviométriques ayant des périodes aussi longues que possible. En premier lieu, nous avons écarté les stations qui présentaient un grand nombre de valeurs manquantes. Cependant, la plus part des stations présentent des lacunes pendant une période donnée. La Fig. n°188 illustre très clairement le manque d’information durant les années antérieures à 1970 où le pourcentage des lacunes est parfois supérieur à 70%.

Fig. 188. Pourcentage des lacunes par année.

Pour toutes ses raisons, et afin d’éviter un grand pourcentage lacunaire, nous nous sommes résolu à adopter l’année 1970 comme début de série et l’année 2001 comme fin de série pour chacune des stations retenues. Nous avons retenu 31 stations qui forment un réseau qui couvre l’ensemble des sites, ainsi nous pourrons distinguer des stations côtières, des stations de montagnes, des stations de collines et des stations de plaines.

201 6.3.2. Valeurs aberrantes

Une excellente analyse effectuée sur des données fausses n’a évidemment aucune valeur. Toute analyse suppose deux opérations : d’abord la collecte des données et ensuite leur traitement. Il est clair que la première opération est d’une importance capitale (DE LAGARDE J. 1983).

Pour notre étude, nous avons utilisé cette méthode pour la facilité de la détection des anomalies. Pour cela, nous formerons des matrices où sont consignées en colonnes les valeurs mensuelles. Chaque colonne contenant les valeurs d’un mois donné d’une station donnée, tandis que les lignes comporteront les valeurs des différentes stations pour une année donnée. Ainsi, nous formerons pour chaque groupe douze (12) matrices présentant chacune les valeurs d’un mois précis.

Chaque couple de ces matrices est soumis à la détection des valeurs aberrantes avec la formule précédente en utilisant les macro-commandes Hydrolab (Hydrolab 98.2), nous obtenons un graphe contenant les valeurs des deux stations utilisées. Les valeurs qui sortent de l’ellipse sont considérées comme aberrantes, par rapport à ce couple, nous devons ensuite comparer ces valeurs avec les autres colonnes de la matrice pour trancher si celles-ci sont aberrantes ou exceptionnelles.

6.3.3. Comblement des lacunes

L’idée fondamentale des méthodes d’estimation des données manquantes, est de trouver des valeurs numériques à insérer dans la table à la place des données manquantes. Après avoir inséré ces estimations, l’analyse des données se poursuit presque comme si aucune valeur n’était manquante (PREECE D.A. 1976). Pour évaluer les données manquantes, nous avons utilisé la macro-commande « Bouche trou » de l’Hydrolab (Hydrolab 98.2). Ainsi, comme pour l’opération de détection des valeurs aberrantes, nous avons formé des matrices comportant en colonne les données des stations pour un mois données, et en ligne, les données des différentes années. Chaque donnée manquante a été remplacée par le texte « LAC » et sera complétée par les données de la même matrice. Pour former les matrices, nous avons calculé le coefficient de corrélation pour chaque couple de station. Celles qui ont un coefficient de corrélation supérieur à 0.55 ont été retenues dans la même matrice.

6.3.4. Carte de la pluviométrie annuelle

Puisque les données sont complétées, il était possible de dresser des cartes des pluviométries annuelles des périodes 1970-1981, 1980-1991 et 1990-2001 pour voir l’évolution des isohyètes. En comparant ces cartes, nous remarquons bien qu’un changement pluviométrique a affecté le bassin de la Macta. Par exemple, il y a une nette remontée de l’isohyète 400mm vers le nord, puisque cette isohyète était au niveau de la latitude 190000 dans la carte 1971-1981, la même isohyète se retrouve au niveau de la latitude 210000 dans la carte 1980-1991 pour disparaître complètement dans la carte 1990-2001 (Fig. 189,190 et191)(KHALDI & al 2004).

202

Fig. 189. Pluviométrie annuelle 1970-1981

Fig.190. Pluviométrie annuelle 1980-1991

Fig. 191. Pluviométrie annuelle 1990-2001

203 6.3.5 Régionalisation

Tout le traitement des données affectant l’analyse en composantes principales et la classification automatique. Ce dernier permet l’utilisation de l’A.C.P. et de la classification automatique. Notre but est la formation d’un certain nombre de groupes qui ont le même régime pluviométrique et non la même pluviométrie annuelle. Deux stations peuvent avoir une même pluviométrie annuelle, mais elles ne feront pas partie du même groupe, si la répartition des précipitations n’est pas semblable.

6.3.6. Essai d’analyse en composantes principales

Le traitement des moyennes mensuelles par l’analyse en composantes principales a permis l’obtention de graphiques (Fig. 192 et193). En appliquant la rotation Varimax, nous avons obtenu la fig. 194. Les Figures obtenues montrent la formation de groupes évidents, notamment celui des stations des hauts plateaux (Bled Beida « C111209 » et Tamesna « C111210 »). Le pourcentage de la variance expliquée par les trois premiers axes (Facteurs) est de 67.53%, ce qui permet d’avoir une représentation fiable par ces trois axes.

Fig.192. Graphique de l’A.C.P. sans rotation du Fact1 et 2.

Fig. 193. Graphique de l’A.C.P. sans rotation du Fact1 et 3.

204

Fig. 194. Graphique de l’A.C.P. avec la rotation Varimax.

6.3.7 Classification automatique

En utilisant le logiciel STATISTICA (STATISTICA 5.1.), nous avons procédé à une classification automatique en choisissant l’option de classification automatique descendante hiérarchique. Cette classification nous donne un arbre hiérarchique (Fig.195). Après analyse de l’arbre obtenu par la classification automatique descendante hiérarchique, nous avons formé les classes suivantes (Fig. 196):

Table 52. Les classes obtenues par la classification descendante hiérarchique.

Classe A Bled Beida, Tamesna Classe B Ain Soltane, Sidi Ali Benyoub, Aouf Classe C Ras El Ma, El Hacaiba, Telagh, Daoud Youb Classe D Tabia, Tenira, Sidi Ali Boussidi, Sidi Bel Abbes, Mostefa Ben Brahim, Ain Trid, Sarno Bge, Ghriss Classe E Mascara, Bouhanifia, Tizi, Froha, Matemore, Hacine, Khalouia, Mohammadia, Ferme Blanche, Bled Taouria, Marais de Sirat, Fornaka.

Les stations de Ain Fares (C111409) et Maoussa (C111401) semblent n’appartenir à aucune des classes précédentes, ceci est clair sur les graphiques de l’A.C.P. et surtout sur le Dendrogramme réalisé par la classification automatique descendante hiérarchique puisque ces stations se retrouvent très loin des autres stations.

205

Fig. 195. DENDROGRAMME obtenu par la classification automatique descendante hiérarchique.

Fig. 196. Les régions possédant le même régime pluviométrique.

6.4. Conclusion

Les résultats obtenus nous amènent à valider l’hypothèse du changement climatique et plus précisément qu’un déficit hydrique est entrain d’être installé au niveau de notre région d’étude, a cet effet, il serait nécessaire de prendre toutes les mesures possible pour se préparer à minimiser le maximum de dégâts possible.

Cette étude peut être extrapolé pour dire que tout notre pays est touché par ce déficit hydrique, des études sur l’ensemble du territoire pourront confirmer cette hypothèse.

A défaut d’être précis, visons le pire et réagissons en conséquence: pour éviter des catastrophes de plus en plus nombreuses, prenons les mesures qui s’imposent, réduisons nos consommations d’énergie, et réduisons notre production de gaz à effet de serre.

206 CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES

Au terme de ce travail, mené sur les deux principaux bassin versant de l’Ouest algérien (Tafna – Macta), aux nuances climatiques variées, nous avons essayé de dégager les grands traits sur la variabilité des précipitations et le phénomène de la sécheresse, du point de vue persistance, étendue, causes et conséquences. Cependant, l’insuffisance des données pluviométriques et hydrométriques, particulièrement l’absence de longues séries de données piézométriques, n’a pas rendu possible l’approfondissement de ce travail, notamment pour l’étude de l’impact sur les ressources en eau.

Se basant sur l’évolution des écoulements de surface à l’échelle régionale, il est admis que le climat subit sans cesse des fluctuations significatives dans le temps comme dans l’espace, en présentant des oscillations plus ou moins irrégulières à caractère cyclique. C’est dans ce cas précis que les potentialités des ressources en eau, se faisant bien sentir, sont de plus en plus affectées

L’eau qui est devenue une denrée rare et précieuse, constitue un élément indispensable pour la vie et l’équilibre de l’individu. Elle représente un facteur déterminant pour le développement économique et social d’un pays. Du fait de sa précarité et de sa fragilité, voire de son irrégularité, cette ressource nécessite notamment une attention très particulière quant à sa mobilisation et sa gestion.

Durant les dernières décennies cet élément " l’eau " s’est raréfié, un déficit important s’est fait sentir et particulièrement à l’Ouest algérien. Notre étude serait un complément à celles menées dans ce domaine. Elle va nous permettre d’analyser la pluviométrie à l’échelle spatiale, temporelle et ses conséquences sur les ressources en eau.

Cette étude s’est basée sur l’analyse de données pluviométriques et hydrologique observés au niveau de notre région. Nous avons choisi à partir de l’historique des stations existantes 25 postes pluviométriques, couvrant d’une manière plus au moins uniforme la plus grande superficie de l’Ouest algérien et qui ont fonctionné sans arrêt depuis 1968.

En dépit de ce tri de stations, l’examen visuel des données de ces dernières montre que certaines séries présentent un certain nombre de lacunes et d’autre une hétérogénéité. Pour tester l’homogénéité de nos séries nous avons utilisé la méthode de double cumul et celle des résidus de l’ellipse de Bois. Ces deux méthodes présentent une bonne concordance entre elles. Elles monttent en évidence des hétérogénéités de quelques séries qui sont corrigées par la suite.

Les pluies d’hiver durant la dernière période ont connu généralement une baisse pour les trois stations types, alors que les pluies du printemps sont devenues plus élevées durant les deux dernières décennies.

207 Les résultats obtenus par l’étude de la sévérité de la sécheresse, en utilisant différentes méthodes comme celles des quintiles et des terciles, confirment la persistance et l’abondance des années déficitaires durant les deux dernières décennies pour notre région d’étude.

Quant à la relation entre l’oscillation Nord-atlantique et la pluviométrie sur l’Ouest algérien, à la lumière de nos résultats, surtout à partir des tableaux de contingences on peut dire qu’il y a quand même un lien statistique significativement différent de zéro entre cette oscillation et la pluviométrie dans notre région d’étude à l’exception de quelques stations comme celle de Maghnia. Ceci est probablement du à des causes propres à certaines stations ou bien à l’existence d’autres facteurs qui influencent la pluviométrie de notre pays.

L’étude des séquences sèches et des séquences pluvieuses par les chaînes de MARKOV qui ne sont fondées que sur les états des jours, secs ou pluvieux a montré que les séquences sèches ont une longueur moyenne qui augmente en fur et à mesure que le seuil croît.. Le modèle Markovien ajuste bien les séquences pluvieuses, par contre l’ajustement des séquences sèches par ce modèle montre qu’il existe une grande différence entre les fréquences calculées et les fréquences théoriques surtout lorsque nous allons vers des seuils plus grands. La distribution saisonnière de ces séquences est en relation avec les rendements.

L’analyse de la température minimale et maximale moyenne a permis de déceler une augmentation des minima et des maxima sur la station d’Oran durant les deux dernières décennies. Cette tendance à la hausse de la température a engendré une accélération de l’évapotranspiration qui s’accompagne d’un manque d’eau dans le sol (khaldi et al., 2001)

La diminution de la pluviométrie associée à l’accroissement considérable de la température durant les deux dernières décennies a influencé le régime des écoulements.

Mais La question qui se pose, comment peut-on procéder à l’irrigation avec la situation actuelle de la ressource en eau en Algérie? D’après plusieurs séminaires et rencontres il ressort que la façon de résoudre le problème de l’eau en Algérie est de se tourner résolument vers de nouvelles techniques. On peut préconiser le traitement et la récupération des eaux usées, la lutte contre l’envasement des barrages et à l’état actuel, on parle beaucoup de la technique de dessalement des eaux de la méditerranée.

Au vu de ce qui précède, il s’avère que la sécheresse est un mal qui ne peut être combattu. Il faudrait en revanche la gérer et développer des stratégies pour surmonter ces effets. De nombreuses interrogations peuvent être posées quant aux causes, aux conséquences, voire à l’existence d’une variabilité de la pluviométrie en Algérie. La première question concerne un éventuel changement de la pluviométrie. Il est délicat d’avancer une tendance générale même si la répartition annuelle, saisonnière et mensuelle des précipitations de ces deux dernières décennies a été particulièrement irrégulière d’une année à l’autre. Ces variations climatiques dans l’Ouest Algérien ont générés une réduction du régime hydrologique.

La région étudiée se caractérisée par un relief contrasté et d’une vaste superficie, (39115 km²) marquée par les empruntes d’un climat méditerranéen semi aride (hiver doux et humide et un été chaud et sec). Ces caractéristiques varient avec l’éloignement de la mer ; Ceci rend délicat l’interprétation et la généralisation des résultats obtenus.

Quels que soient les types de développements mis en œuvre, il faut déplorer l’hétérogénéité de la répartition spatiale des stations qui reste un élément majeur préjudiciable, les techniques statistiques ou cartographiques les plus sophistiqués ne pouvant s’affranchir de l’unique source d’information objective que représentent les données. La majeure partie du travail a donc résidé dans la collecte et l’analyse critique des données. Afin de valider les

208 ruptures et corriger les anomalies détectées, il est nécessaire d’avoir un historique des postes le plus complet possible.

L’étude de détection de rupture a permis de localiser une modification du régime pluviométrique durant la décennie 1970-1980 pour la plupart des stations pluviométriques étudiées.

L’application des tests statistiques aux pluies saisonnières, nous a permis de conclure que se sont les pluies d’hiver et de printemps qui ont enregistré une rupture dans les séries chronologiques durant la décennie 1970-1980. A l’échelle mensuelle, nous avons remarqué que se sont les mois des deux saisons pluvieuses qui ont enregistré les baisses les plus significatives et les plus importantes notamment les mois de : décembre, janvier, mars et avril. L’étude du nombre de jours de pluies nous parait également intéressante à considérer en raison de son intérêt pour les gestionnaires agricoles.

Les représentations graphiques et l’analyse cartographique de l’indice pluviométrique montrent qu’au cours de ce siècle, l’Ouest algérien a connu une succession de périodes à déficits et de périodes à excédents pluviométriques sans toutefois, pouvoir parler de cycle. Il apparaît d’une façon générale une tendance à la hausse couvrant les années 30 et les années 50. La baisse de la pluviométrie était par contre marquée pendant le début des années 40 et le milieu des années 70.

A l’Ouest, plus exactement au niveau de la zone située entre le -2° parallèle Ouest et le +2° parallèle Est, ce phénomène ne semble s’inscrire dans l’histoire des variations « normales » des séries chronologiques, il est revêtis d’un caractère d’exception.

L’étude de l’évolution du régime hydrologique a été menée par l’application des méthodes statistiques de détection de ruptures aux séries hydrométriques. Les différentes méthodes utilisées convergent pratiquement vers l’identification d’une même date de rupture dans les séries chronologiques annuelles, cette date varie entre 1974 et 1982 selon la station hydrométrique étudiée.

Les fluctuations hydroclimatiques saisonnières et mensuelles étaient semblables aux pulsations annuelles. Contrairement aux précipitations, se sont tous les mois de l’année qui ont enregistré une rupture de stationnarité car le régime hydrologiques des fleuves algériens est directement influencé par celui des précipitations mais subit, aussi avec un effet de retard, l’incidence du cumul de déficits pluviométriques répétés.

Une tendance évolutive vers l’aridification du climat confirmé par les résultats des tests de persistance, s’y est manifesté, notamment par des déficits d’écoulement entraînant l’insuffisance générale de l’alimentation des écoulements de surface et des nappes souterraines. La comparaison des différentes cartes pluviométriques à travers des différentes périodes à savoir : 1913 à 1963, 1922 à 1989 et 1975 à 2000 à montré une nette progression des isohyètes ( 100 à 150 mm) et la disparition de l’isohyètes 400 mm.

Les valeurs des coefficients de variations des apports interannuels pour la période 1975 à 2000, sont relativement élevées ce qui indique un régime irrégulier. Cette irrégularité est plus accrue au Sud de la région. Le synchronisme dont l’évolution des apports mensuelles sur la plus parts des stations souligne la similitude des conditions d’écoulement. Les débits spécifiques 209 moyens annuels présentent une augmentation générale du Sud vers le Nord (0,46 à 0,81). La période d’étiage pour la plupart des oueds des Monts de Tlemcen et de Saida est comprise entre mai et septembre. Sur le plan hydraulicité, ces oueds se caractérisent par un écoulement violent et rapide. Les coefficients de tarissements sont forts (0,63 à 0.7).

Le modèle de régression multiple des débits maxima. en fonction des pluies journalières maximales à l’échelle du bassin de la Tafna et de la Macta, nous a permis de mettre en évidence les zones de fortes contributions dans l’alimentation des écoulements de surface à l’exutoire du bassin. L’analyse de l’évolution des pluies et des apports liquides sur une période de 75 ans (1925 à 2000) a montré un parfait synchronisme entre ces deux paramètres et l’effet des périodes de sécheresse dans la réduction de la ressource en eau.

La géologie de la région des Monts de Tlemcen présente une grande diversité lithologique avec une nette prédominance des formations carbonatées. L ‘éventail stratigraphique s’étend du Paléozoïque au Plio-Quaternaire.

Les nombreuses épisodes tectoniques qui se sont succédées depuis la fin du Crétacé ont provoqué le morcellement de l’ensemble rigide des roches jurassiques, déterminant un ensemble de Horsts et de Grabens, ce qui a donné naissance à une multitude d’aquifères indépendants drainés vers de très nombreuses sources avec un mode de fonctionnement très diversifié. L'étude des variations du coefficient de tarissement "α comme indicateur" (des principales sources karstiques) à moyen et long terme a été réalisé d'abord dans le but de déceler une évolution de ce paramètre face aux régimes des précipitations. L'analyse temporelle de ce paramètre ne révèle aucune tendance à long terme. Les valeurs les plus élevées du coefficient de tarissement correspondent le plus souvent à des décrues relativement courtes. Il est probable que la durée de ces décrues n'est pas suffisante pour atteindre un tarissement «réel» des zones capacitives de l'aquifère. On observe cependant que les réserves écoulables pour les années 1975, 1979, 1998- 1999 et 2001 sont plus faibles que celles des autres années étudiées. Par ailleurs, la variabilité du coefficient de tarissement est très grande.

La confrontation des débits des sources et des niveaux piézométriques a montré : - Que les ressources en eaux souterraines dépendent très fortement des apports pluviométriques, - Les sources et les forages ont une réaction très rapide (2 à 3 jours) aux averses pluviométriques d’hiver, cette réaction est un peu plus lente pour les averses d’été. Les apports en eau que se soit au profit de l’alimentation des écoulements de surface ou pour la recharge des nappes souterraines varient très considérablement d’une année à l’autre, quelle que soit la zone. De plus, l’évolution est presque synchrone sur l’ensemble de la région. Ceci a plusieurs implications : - Les aquifères karstiques qui couvrent une bonne partie des bassins versants jouent un rôle régulateur interannuels très important; - Le synchronisme des années sèches et humides, sur tous les bassins versants, rend très vulnérables l’exploitation de ces ressources.

L'impact de la sécheresse hydrogéologique sur les eaux souterraines a été étudié dans le cadre naturel des systèmes d'écoulement. Dans le contexte actuel de modification climatique, Il serait judicieux dans le futur d’entreprendre des travaux pour déterminer la résistance des aquifères à un déficit prolongé de l'alimentation et par conséquent d'apprécier la contribution spontanée des eaux souterraines à l'atténuation des effets de la sécheresse hydrogéologique sur les eaux superficielles. Du fait de leurs faibles extensions et de leurs conditions aux limites, les principaux aquifères étudiés qui représentent par ailleurs la ressource en eau la plus exploitée, sont vulnérables aux variations climatiques (si nous les comparons aux aquifères européens). Ce sont des nappes dont les niveaux sont très soutenus par des conditions de potentiel aux limites (cours d'eau ou plan d'eau).

210 Il serait intéressant de les classer suivant leurs résistances relatives face à un déficit prolongé de l'alimentation. L'application de la méthode de cartographie de la résistance des systèmes aquifères à la sécheresse

La détermination du temps de demi-tarissement et de la capacité régulatrice spécifique nécessité une étude sur la représentativité des piézomètres. En effet, ces deux facteurs sont les plus importants dans la détermination d l'indice synthétique de la résistance à la sécheresse. L'impact anthropogène sur les systèmes aquifères (pompage, alimentation artificielle, irrigation et modifications de l'aménagement du territoire, etc.) doit être pris en compte. En effet, l'historique et la projection dans le futur de ces activités n'est pas évidente à obtenir d'une part par manque de données et d'autre part par leur mise en valeur qui serait laborieuse et coûteuse.

Finalement, notre écosystème est vulnérable à un éventuel changement climatique, il est donc indispensable d’encourager et de promouvoir les efforts entrepris dans le domaine de la recherche scientifique pour aboutir à des travaux pluridisciplinaires sur le problème l’impact du changement climatique sur les ressources en eau.

211 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

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224 LISTE DES FIGURES

Nom des Figures Pages Fig. N° 001 : Situation générale des Monts de Tlemcen et de Saida 6 Fig. N° 002 : Carte hydrographique des bassins versants ( Tafna – Macta) 6 Fig. N° 003 : Carte Géologique des bassins versants ( Tafna – Macta) 7 Fig. N° 004 : Evolution des concentrations de dioxyde de carbone durant la période 900-2000 11 Fig. N° 005 : Evolution de la température durant la période 1860-1998. 12 Fig. N° 006 : Représentation de la méthode des quintiles et des terciles 15 Fig. N° 007 : Localisation des stations retenues. 23 Fig. N° 008 : La méthode du double cumuls (Maghnia,Ghazaout) la station du barrage de Beni-Bahdel comme station de référence. 28 Fig. N° 009 : La méthode du double cumuls entre(Tlemcen,Sebdou) et la station du barrage de Beni-Bahdel comme station de référence. 28 Fig. N° 010 : La méthode du double cumuls entre (Ain Fekkan, Ferme Blanche) et la station du barrage de Bouhanifia comme station de référence. 29 Fig. N° 011 : La méthode du double cumuls entre (Sidi Bel Abess, Mascara) et la station du barrage de Bouhanifia comme station de référence. 29 Fig. N° 012 : La méthode du double cumuls entre (Hammam Bouhdjar) la station du barrage d’Oued Sarno comme station de référence 29 Fig. N° 013 : La méthode du double cumuls prenant la station du barrage de Bakhada comme station de référence. 29 Fig. N° 014 : La méthode du double cumuls entre (Maghnia corrigée) et la station du barrage de Beni- Bahdel comme station de référence. 30 Fig. N° 015 : Courbe informative des valeurs propres. 34 Fig. N° 016 : Cartographie de la première composante principale sans rotation 35 Fig. N° 017 : Cartographie de la deuxième composante principale sans rotation 36 Fig. N° 018 : Cartographie de la troisième composante principale sans rotation 36 Fig. N° 019 : Cartographie de la première composante principale avec rotation Varimax. 38 Fig. N° 020 : Cartographie de la deuxième composante principale avec rotation Varimax. 38 Fig. N° 021 : Cartographie de la troisième composante principale avec rotation Varimax. 39 Fig. N° 022 : Cartographie des trois composante principales avec rotation Varimax. 39 Fig. N° 023 : Variation inter-annuelle des précipitations (Souueur, Maghnia, Mascara) 41 Fig. N° 024 : Etude de la tendance (station de Mascara) 43 Fig. N° 025 : Etude de la tendance (station de Maghnia) 43 Fig. N° 026 : Etude de la tendance (station de Sougeur) 43 Fig. N° 027 : Evolution intra-annuelle de la pluviométrie (Maghnia) 44 Fig. N° 028 : Evolution intra-annuelle de la pluviométrie (Sougeur) 45 Fig. N° 029 : Evolution intra-annuelle de la pluviométrie (Mascara) 45 Fig. N° 030 : Evolution des totaux d’automne avec leur moyenne mobile dans les trois stations 46 Fig. N° 031 : Evolution des totaux hivernaux avec leur moyenne mobile 47 Fig. N° 032 : Evolution chronologique des totaux pluviométriques printaniers à la station de Oued Sly Période d’observation (1930-1998) 47 Fig. N° 033 : Ajustement à une loi normale pour les trois stations d’étude. 48 Fig. N° 034 : Représentation des deux cas de l’indice d’oscillation nord-atlantique ONA+ et ONA- 53 Fig. N° 035 : La variabilité séculaire de l’indice d’oscillation nord-atlantique. 54 Fig. N° 036 : Représentation de coefficient de corrélation entre les totaux pluviométriques de décembre à mai et l’indice ONA (septembre –mars). 56 Fig. N° 037 : Ajustement à une loi normale des variables centrées réduites de l’indice d’oscillation nord- atlantique. 56 Fig. N° 038 : Représentation des seuils de l’indice ONA 57 Fig. N° 039 : Représentation des seuils de variables centrées réduites des totaux annuels 57 Fig. N° 040 : Modèle Markovien appliqué aux séquences sèches et pluvieuses pour la station de Mascara Saida(seuil 0.1mm) 63 Fig. N° 041 : Modèle Markovien appliqué aux séquences sèches et pluvieuses pour la station de Zenatta (seuil 0.1mm) 63 Fig. N° 042 : Modèle Markovien appliqué aux séquences sèches et pluvieuses pour la station de Saida(seuil 0.1mm) 63 Fig. N° 043 : Détection des Anomalie systématique 1 69 Fig. N° 044 : Détection des Anomalie systématique 2 69 Fig. N° 045 : Détection des Anomalie systématique 3 69 225 Fig. N° 046 : Détection des Anomalie systématique 4 69 Fig. N° 047 : ajustement selon une loi racine normale pour les trois stations Médrissa Sidi Ali Benyoub et Bensekrane 71 Fig. N° 048 : Relation entre les pluies annuelles et leurs coefficients de variations 73 Fig. N° 049 : Evolution chronologique des totaux pluviométriques annuels à la station Maghnia Lalla 73 Fig. N° 050 : Evolution chronologique des totaux pluviométriques hivernaux à la station de Aouf Période d’observation (1930-2000) 75 Fig. N° 051 : Evolution chronologique des totaux pluviométriques printaniers à la station de Aouf Période d’observation (1930-2000) 75 Fig. N° 052 : Esquisse cartographique des résultats obtenus à l’échelle annuelle 90 Fig. N° 053 : Variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle annuelle 91 Fig. N° 054 : Variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle saisonnière - Hiver 92 Fig. N° 055 : Esquisse cartographique des résultats obtenus à l’échelle saisonnière Hiver 89 Fig. N° 056 : Variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle saisonnière –printemps 93 Fig. N° 057 : Esquisse cartographique des résultats obtenus à l’échelle saisonnière - printemps - 93 Fig. N° 058 : Variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle mensuelle –décembre 94 Fig. N° 059 : Variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle mensuelle –janvier 95 Fig. N° 060 : Variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle mensuelle –mars 95 Fig. N° 061 : Variations des deux moyennes des séries pluviométriques à l’échelle mensuelle –avril 96 Fig. N° 062 : Visualisation des périodes déficitaires et excédentaires en fonction de la longitude du pote de mesure 98 Fig. N° 063 : visualisation des périodes déficitaires et excédentaires en fonction de la latitude du pote de mesure 99 Fig. N° 064 : Nombre des années déficitaires par station sur la période 1930-1999 99 Fig. N° 065 : Pourcentage des années déficitaires par décennie 100 Fig. N° 066 : Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1930-1939) 100 Fig. N° 067 : Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1940-1949) 101 Fig. N° 068 : Variation de l’indice pluviométrique du quinquennat (1940-1944) 102 Fig. N° 069 : Variation de l’indice pluviométrique du quinquennat (1945-1949) 102 Fig. N° 070 : Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1950-1959) 103 Fig. N° 071 : Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1960-1969) 104 Fig. N° 072 : Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1970-1979) 104 Fig. N° 073 : Variation de l’indice pluviométrique du quinquennat (1970-1974) 105 Fig. N° 074 : Variation de l’indice pluviométrique du quinquennat (1975-1979) 105 Fig. N° 075 : Variation de l’indice pluviométrique de la décennie (1990-1999) 106 Fig. N° 076 : Ajustement à la loi log-normale des lames d’eau écoulées annuelles 107 Fig. N° 077 : Variation du débit moyen annuel à la station 110 Fig. N° 078 : Répartition des apports moyens mensuels La station de Beni Bahdel 112 Fig. N° 079 : Répartition des apports moyens mensuels La station de Sidi Bel Abbes 112 Fig. N° 080 : Répartition des apports moyens mensuels La station de Ain Fekan 112 Fig. N° 081 : Répartition des apports moyens mensuels La station de trois rivieres 112 Fig. N° 082 : Réseau hydrographique du bassin de la Tafna et stations hydrométriques retenues pour l’étude 113 Fig. N° 083 : Réseau hydrographique du bassin de la Macta et stations hydrométriques retenues dans l’étude 115 Fig. N° 084 : Evolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Chouly 117 Fig. N° 085 : Evolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Beni Bahdel 118 Fig. N° 086 : Evolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Pierre du Chat 118 Fig. N° 087 : Relation entre le module annuel de la Tafna à la station de Pierre du Chat et le coefficient hydroclimatique du bassin de la Tafna 119 Fig. N° 088 : Variations annuelles du coefficient hydroclimatique moyen pondéré (Chmp) pondéré par les superficies des sous-bassins versants et de sa moyenne mobile 119 Fig. N° 089 : Evolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Oued Taria 120 Fig. N° 090 : Evolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Sidi Bel Abbes 121 Fig. N° 091 : Evolution du régime hydrologique à travers les caractéristiques hydroclimatiques des années hydrologiques dans le sous-bassin de Ain Fekan 121 Fig. N° 092 : Variations annuelles du coefficient hydroclimatique moyen pondéré (Chmp) pondéré par les superficies des sous-bassins versants et de sa moyenne mobile 122 Fig. N° 093 : Variations relatives des deux moyennes à l’échelle annuelle. 125

226 Fig. N° 094 : Variations relatives des deux moyennes en hiver. 125 Fig. N° 095 : Variations relatives des deux moyennes en printemps 125 Fig. N° 096 : Variations relatives des deux moyennes en été. 126 Fig. N° 097 : Moyennes des mois de septembre sur les deux périodes 126 Fig. N° 098 : Moyennes des mois d’octobre sur les deux périodes 127 Fig. N° 099 : Moyennes des mois de novembre sur les deux périodes 127 Fig. N° 100 : Moyennes des mois de décembre sur les deux périodes 127 Fig. N° 101 : Moyennes des mois de janvier sur les deux périodes 128 Fig. N° 102 : Moyennes des mois de février sur les deux périodes 128 Fig. N° 103 : Moyennes des mois de mars sur les deux périodes 128 Fig. N° 104 : Moyennes des mois d’avril sur les deux périodes 129 Fig. N° 105 : Moyennes des mois de mai sur les deux périodes 129 Fig. N° 106 : Moyennes des mois de juin sur les deux périodes 129 Fig. N° 107 : Moyennes des mois de juillet sur les deux périodes 130 Fig. N° 108 : Moyennes des mois d’août sur les deux périodes 130 Fig. N° 109 : Débits journaliers à la station de Saida PK50. 130 Fig. N° 110 : Distribution des moyennes mensuelles des débits par stations 133 Fig. N° 111 : Distribution des moyennes annuelles des débits par stations 134 Fig. N° 112 : Comparaison de la distribution des débits moyens annuels (période 1977-00) 134 Fig. N° 113 : Courbe des débits classés à la station de Sidi Mimoun. 136 Fig. N° 114 : Courbe des débits classés à la station PK50 ( Saida). 137 Fig. N° 115 : Courbes des fréquences cumulées des débits classés à Tifrit 138 Fig. N° 116 : Courbes des fréquences cumulées des débits classés à Sidi Mimoun 138 Fig. N° 117 : Courbes des fréquences cumulées des débits classés à Saida 139 Fig. N° 118 : Ajustement des débits moyens mensuels à Saida à la loi Log-normale 139 Fig. N° 119 : Ajustement des débits annuels Oued Saida à la loi Log-normale 139 Fig. N° 120 : A-B Analyse de la chronique de la pluie à Tifrit du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours). 141 Fig. N° 121 : C-D Analyse de la chronique des débits à Tifrit du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours). 141 Fig. N° 122 : A-B Analyse de la chronique de la pluie à S. Mimoune du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours). 141 Fig. N° 123 : C-D Analyse de la chronique des débits à S.Mimoune du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours). 141 Fig. N° 124 : A-B Analyse de la chronique de la pluie à Saida du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours). 142 Fig. N° 125 : C-D Analyse de la chronique des débits à Saida du 01/09/89 au 31/08/89 (m=125 jours). 142 Fig. N° 126 : Corrélogramme croisé pluie et débit au niveau des trois stations du bassin des Monts de Saida du 29/08/97 au 10/10/00 143 Fig. N° 127 : Fonction d’amplitude croisée des pluies et débits des trois systèmes du 1/09/97 au 31/08/00. 144 Fig. N° 128 : Fonction de cohérence des pluies et débits des trois systèmes du 1/09/97 au 31/08/00. 145 Fig. N° 129 : Fonction de Gain des pluies et débits des trois systèmes du 1/09/97 au 31/08/00. 146 Fig. N° 130 : Evolution Seculaire des apports interannuels dans les monts de tlmcen (1925-2000) 150 Fig. N° 131 : Ajustement à une loi log-normale 150 Fig. N° 132 : Variabilité annuelle des apports HM3 période 1989-2000 151 Fig. N° 133 : Débits Spécifiques Moyen Mensuels (période 1989-2000) 153 Fig. N° 134 : Débits Moyen Mensuels (période 1989-2000) 153 Fig. N° 135 : Débits Relatif Mensuels (période 1989-2000) 153 Fig. N° 136 : Hydrogrammes de l’année hydrologique 1997 / 1998 pour les stations de Chouly et du Meffrouch 154 Fig. N° 137 : Hydrogrammes de l’année hydrologique 1947 / 1948 pour les stations de Sebdou et Chouly 154 Fig. N° 138 : Hydrogramme crue de la station fe l’oued SEBDOU (crue du 1/1970) 154 Fig. N° 139 : Hydrogramme crue de la station fe l’oued SEBDOU (crue du 3/1973) 154 Fig. N° 140 : Hydrogramme crue de la station fe l’oued SEBDOU (crue du 3/1974) 155 Fig. N° 141 : Hydrogramme crue de la station fe l’oued SEBDOU (crue du 1/1977) 155 Fig. N° 142 : Hydrogramme crue de la station fe l’oued CHOULY (crue du 3/1973) 155 Fig. N° 143 : Hydrogramme crue de la station fe l’oued CHOULY (crue du 3/1974) 155 Fig. N° 144 : Hydrogramme crue de la station fe l’oued CHOULY (crue du 1/1976) 156 Fig. N° 145 : Hydrogramme crue de la station fe l’oued CHOULY (crue du 12/1977) 156 Fig. N° 146 : Hydrogramme crue du 16/09/1997 (ST BENI BAHDEL) 157 Fig. N° 147 : Hydrogramme crue du 27/09/1999 (ST BENI BAHDEL) 157 Fig. N° 148 : Courbe de tarissement (SEBDOU) 159 Fig. N° 149 : Courbe de tarissement (CHOULY) 159 Fig. N° 150 : Courbe de tarissement (BENI BAHDEL) 159

227 Fig. N° 151 : Crue du 29/8/97 à Ain Tifrit (Q en l/s). 162 Fig. N° 152 : Crue du 10/9/97 à Ain Tifrit (Q en l/s). 163 Fig. N° 153 : Crue du 22/9/00 à Ain tifrit (Q en l/s). 163 Fig. N° 154 : Crue du 10!l0/00 à Ain Tifrit (Q en l/s). 164 Fig. N° 155 : Crue de printemps à Ain Zerga (Q en l/s). 166 Fig. N° 156 : Crue du 29/8/97 à Ain Zerga. 166 Fig. N° 157 : Variations des éléments chimiques et isotopiques au cours de la crue du 10/09/97 à Ain Tifrit. 170 Fig. N° 158 : Variations chimiques et isotopique au cours de la crue du 22/09/97 à Ain Tifrit 172 Fig. N° 159 : Variation isotopique au cours de la crue du 22/09/97 à Ain tifrit et Ain Zerga. 174 Fig. N° 160 : Décomposition isotopique de l'hydrogramme de la crue du 10/9/97 à Ain Tifrit 176 Fig. N° 161 : Décomposition isotopique de l'hydrogramme de la crue du 22/09/97 177 Fig. N° 162 : Coupe à travers la cuvette synclinale de Merchich 179 Fig. N° 163 : Coup transversale aux monte de Tlemcen, lustrant les principaux types d’aquifères 182 Fig. N° 164 : Localisation géographique des principaux hydrosystèmes karstiques de Tlemcen 184 Fig. N° 165 : Variabilité des débits (Source 4-C1) et Pluies (ST160403) 185 Fig. N° 166 : Variabilité des débits (Source 23-E1) et Pluies (ST 160410) 185 Fig. N° 167 : Variabilité des débits (Source IS18-G3) et Pluies (ST160601) 185 Fig. N° 168 : Variabilité des débits (Source 72-E1) et Pluies (ST160602) 185 Fig. N° 169 : Variabilité des débits (Source 75-E1) et Pluies (ST160602) 186 Fig. N° 170 : Variabilité des débits (Source 81-C3) et Pluies (ST 160406) 186 Fig. N° 171 : Variabilité des débits (Source TAGA 1) et Pluies (ST 160601) 186 Fig. N° 172 : Variabilité des débits (Source TAGA2 OUEST 1) et Pluies (ST 160601) 186 Fig. N° 173 : SOURCE AIN TAGA 188 Fig. N° 174 : SOURCE EL-HOUT 188 Fig. N° 175 : SOURCE AIN TELOUT 188 Fig. N° 176 : SOURCE AIN FOUARA 189 Fig. N° 177-180 : Courbe des distributions des fréquences des teneurs en bicarbonates 189 Fig. N° 181-184 : Courbe de reproductibilité des distributions des fréquences des teneurs en bicarbonates 192 Fig. N° 185 : Carte des courbes isochrones ( d‘égale vitesse d’écoulement) du bassin versant de la Tafna. 193 Fig. N° 186 : Variations inter annuelles des coefficients de tarissement 196 Fig. N° 187 : Calcul des réserves écoulables de la source Ain Taga à partir de l'étude des coefficients de tarissement. 199 Fig. N° 188 : Influence d’événements climatiques de sécheresse sur le coefficient et les réserves écoulalbles 200 Fig. N° 189 : Pourcentage des lacunes par année. 201 Fig. N° 190 : Pluviométrie annuelle 1970-1981 203 Fig. N° 191 : Pluviométrie annuelle 1980-1991 203 Fig. N° 192 : Pluviométrie annuelle 1990-2001 203 Fig. N° 193 : Graphique de l’A.C.P. sans rotation du Fact1 et 2. 204 Fig. N° 194 : Graphique de l’A.C.P. sans rotation du Fact1 et 3. 205 Fig. N° 195 : Graphique de l’A.C.P. avec la rotation Varimax. 205 Fig. N° 196 : DENDROGRAMME obtenu par la classification automatique descendante hiérarchique. 206

228 LISTE DES TABLEAUX

Titre Page Tab.01 : Classification de la sécheresse suivant les déciles 17 Tab.02 : Résultats de correction des données de la station de Maghnia. 29 Tab.03 : Résultats de l’analyse des stations par la méthode de Bois 31 Tab.04 : Matrice des saturations de chaque composante (A.C.P sans rotation ) 35 Tab.05 : Matrice des saturations de chaque composante (A.C.P avec rotation de type Varimax) 38 Tab.06 : Analyse des précipitations inter-annuelles a Mascara, Sougeur et Maghnia (période d’étude 1950-1998) 41 Tab.07 : Test statistique de tendance des séries pluviométriques 43 Tab.08 : Analyses des moyennes hivernales et printanières sur les deux périodes (1951-1974) et (1975-1998). 47 Tab.09 : Seuils des années sèches , très sèches, humides et très humides ; par la méthode des quintiles, période(1950-1998) 50 Tab.10 : Années sèches, et très sèches, normales, humides et très humides pour les différentes stations selon la méthode des quintiles. 50 Tab.11 : statistiques des années sèches et pluvieuses par la méthode des quintiles 51 Tab.12 : statistiques des années sèches et pluvieuses pour chaque décennie (méthode des quintilles). 51 Tab.13 : les seuils des années sèches , normales, et humides; par la méthode des terciles (1950-1998). 52 Tab.14 : les années sèches, et très sèches, normales, humides et très humides pour les différentes stations selon la méthode des terciles. 52 Tab.15 : Statistiques des années sèches et pluvieuses par la méthodes des terciles. 52 Tab.16 : Les statistiques des années sèches et pluvieuses pour chaque décennie (méthode des terciles). 53 Tab.17 : Corrélation entre l’indice ONA ( décembre - mars ) et les totaux pluviométriques saisonniers. 56 Tab.18 : Table de contingence entre l’indice d’oscillation nord-atlantique et les totaux annuels de la pluviométrie. 59 Tab.19 : Table de contingence entre l’indice d’oscillation nord-atlantique et les totaux annuels de la pluviométrie par la deuxième méthode. 59 Tab.20 : Les probabilités conditionnelles pour les trois stations à des seuils différents. 61 Tab.21 : Moyenne, écart type et coefficient de variation des séquences pluvieuses à des seuils différents. 62 Tab.22 : Moyenne, écart type et coefficient de variation des séquences pluvieuses à des seuils différents. 63 Tab.23 : Liste des stations du réseau météorologiques retenues 67 Tab.24 : Caractéristiques descriptives des séries d’observations à l’échelle annuelle 73 Tab.25 : Valeurs critiques et bornes de la statistique U pour tester 84 Tab.26 : Résultats du test de corrélation sur le rang appliqué aux séries pluviométriques annuelles 89 Tab.27 : Résultats des tests statistiques de rupture appliqués aux séries pluviométriques annuelles 90 Tab.28 : La comparaison entre les deux moyennes de part et d’autre de la date de rupture à l’échelle saisonnière- hiver- 92 Tab.29 : La comparaison entre les deux moyennes de part et d’autre de la date de rupture à l’échelle saisonnière- printemps- 94 Tab.30 : Sévérité de la sécheresse 98 Tab.31 : Stations hydrométriques retenues dans l’étude… 109 Tab.32 : Caractéristiques hydrologiques des stations retenues…… 110 Tab.33 : Valeurs des limites des classes des débits liquides correspondant au degré d’humidité des différentes années hydrologiques 117 Tab.34 : Résultats du test de corrélation sur le rang appliqué aux séries des lames d’eau écoulées à l’échelle annuelle 125 Tab.35 : Moyenne mensuelle inter annuelle des debits 134 Tab.36 : Paramètres statistiques des débits journaliers des stations étudiées 136 Tab.37 : Débits caractéristiques des trois stations ( Saida, Sidi Mimoun et tifrit) 138 Tab.38 : Stations hydroclimatologiques retenues (Monts de Saida) 141 Tab. 39 : Stations hydroclimatologiques retenues (Monts de Tlemcen) 150 Tab.40 : Valeurs des coefficients de variation des débits annuels à travers les stations des Monts de Tlemcen (période 1989 à 2000) 152 Tab.41 : Débits absolus moyens mensuels (période 1989-2000)… 153 Tab.42 : Débits spécifiques moyens mensuels (période 1989-2000) 153 Tab.43 : Débits relatifs moyens mensuels (1989-2000) 153 Tab.44 : Débits mensuels d’étiage observés aux différentes stations des Monts de Tlemcen 159 Tab.45 : Paramètres caractéristiques du taissements Ain Tifrit 165 Tab.46 : Paramètres caractéristiques du taissements Ain Zerga 168 Tab.47 : résultats de la décomposition isotopique de l’hydrogramme de crue 176 Tab.48 : Bilan en eau sur les karts perchés des Monts de Tlemcen 180 Tab.49 : Eléments du bilan en eau sur les principaux aquifères drainés par des oueds 181 Tab.50 : Caractéristiques hydrodynamiques des principales sources de Tlemcen 184 Tab.51 : Analyses physicochimiques des principales sources karstiques 188 Tab.52 :Classes obtenues par la classification descendante hiéarchique 206

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