N° d’ordre : 10/2014-M/S.B REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene
Faculté des Sciences Biologiques
MÉMOIRE
Présenté pour l’obtention du diplôme de MAGISTER
EN : SCIENCES BIOLOGIQUES
Spécialité : Écologie Végétale - Dynamique des Écosystèmes et Environnement
Par : BOUTALEB Amina
Sujet :
CONTRIBUTION À L’ÉLABORATION DE LA CARTE DE SENSIBILITE AUX INCENDIES DANS LA PARTIE CENTRALE DE L’ATLAS BLIDÉEN ET PREVENTION DES RISQUES
Soutenue publiquement le 20/12/2014, devant le jury composé de :
Mme N. YAHI Professeur à l’USTHB Présidente.
Mme L. KADIK Professeur à l’USTHB Directrice de mémoire.
Mr M. BELHADJ-AISSA Professeur à l’USTHB Examinateur.
Mr A. HIRCHE Maître de Conférences/A à l’USTHB Examinateur.
Mr R. DAHEL Directeur du Parc National de Chréa Invité. REMERCIEMENTS
Je remercie DIEU, le Miséricordieux de m’avoir donnée Foi, volonté, et courage pour atteindre mon objectif. Au terme de ce travail, je tiens à exprimer ma profonde gratitude à tous ceux qui de prés ou de loin ont contribué à son élaboration.
Tout d’abord ma reconnaissance et mes vifs remerciements vont particulièrement à Madame KADIK L., Professeur à l’U.S.T.H.B., pour m'avoir proposé de continuer mon travail d’ingéniorat, de l'avoir dirigé et suivi son déroulement. Ainsi, pour ses orientations et ses conseils qui m'ont été d'un grand apport où j’ai appris à mieux structurer mes idées et à leurs donner un enchaînement scientifique correct. J’ai aussi bénéficié de son expérience et de son profond savoir lors de nombreuses missions de terrain effectuées ensemble. Je la présente toute ma reconnaissance et mes profonds respects.
Je tiens à remercier Madame YAHI N., Professeur à l’U.S.T.H.B., qui malgré ses responsabilités et ses nombreuses occupations a bien voulu prendre un peu de son temps et m’honorer à présider mon jury. Qu’elle en soit vivement remerciée.
Monsieur HIRCHE A., Maître de conférences à l’U.S.T.H.B., à qui vont mes sincères remerciements et ma grande reconnaissance. Il s’est toujours intéressé à mon travail et qui a été un interlocuteur attentif qui a manifesté à mon égard une attention et une disponibilité constante. Ses connaissances en cartographie spatiale m’ont été d’un grand apport pour la réalisation de ce document. Je lui présente mes plus profondes gratitudes de m’avoir honoré toujours et de me faire profiter encore de ces remarques bénéfiques en examinant ce travail.
J’exprime ma respectueuse gratitude à Monsieur BELHADJ-AISSA M., Professeur à la Faculté d’Électronique et d’Informatique (U.S.T.H.B.), pour avoir accepté de faire parti des membres du jury, et qui a bien voulu lire et examiner ce travail. Je le remercie vivement d’avoir répondu favorablement à participer au jury en étant certaine qu’il apportera des plus pour la présente étude.
Je tiens vivement à présenter mes sincères remerciements à Monsieur MLAH K., ingénieur à la Faculté des Sciences de la Terre, de Géographie et d’Aménagement du Territoire (FSTGAT - U.S.T.H.B.), qui n'a pas hésité à m’aider et qui a contribué de diverses manières à la réalisation et à la progression de ce travail.
Ma reconnaissance et mes remerciements vont à Monsieur DAHEL A., Directeur du Parc National de Chréa, ainsi que son personnel pour leur collaboration en particulier, Monsieur AZOUT et Monsieur MENAD O. cartographe au niveau du parc qui n’a pas cessé de me soutenir et qui a mis à ma disposition la documentation cartographique nécessaire tout le long de mon travail, et il était toujours présent quand j’avais besoin d’aide, ces quelques mots de remerciements ne suffiront pas pour exprimer toute ma gratitude envers lui. Sans oublier le grand soutien de la conservation des forêts de la wilaya de Blida surtout Monsieur ADJOU S.
Toute ma gratitude à Monsieur BOUCHRIT A. et à tous les membres du bureau SARL CARTA pour leur aide précieuse dans le domaine des SIG plus spécialement le logiciel ArcGis. DEDICACE
Je dédie ce travail :
A mon père DJAMEL
A ma mère NASSIMA
Rien ne peut exprimer mon attachement et ma reconnaissance pour vos sacrifices et votre soutien. Que ce travail soit l’expression de mon profond amour et ma sincère gratitude. Que dieu nous les garde.
A mes chers grands parents paternels regrettés SAID et ZINA que ALLAH les accueille dans son paradis.
A mes grands parents maternels AHMED et ZHOR qu’ALLAH les protège.
A toute ma famille : ma sœur SAMIRA, mes frères SAID et YOUCEF A mes oncles, tantes, cousins et cousines.
A toute la famille BOUTALEB et BOUTICHE.
A ma chère amie NAZIHA BENOUAR
A mes copines : KHALIDA, SAIDA, NAZIHA, ZOULIKHA, HADJIRA, FAHIMA, RACHIDA, NASSIMA, SAIDA, LOUISA, RACHDA, LYLIA.
A tous mes proches.
Amicalement
AMINA
Table des matières :
TABLE DES MATIERES
INTRODUCTION GENERALE……………………………………………………………………………………………….1
Chapitre I : Cadre d’étude………………………………………………………………………………………………….3
1. Description physique de la zone d’étude……………………………………………………………………….3 1.1. Situation géographique, administrative et juridique………………………………………………………...... 3 1.2. Le relief………………………………………………………………………………...... 4 1.3. L’hydrographie……………………………………………………………………………………………………………...... 4 1.4. Géologie...... 4 1.5. Pédologie…………………………………………………………………………………………………………………………5 2. Climat et bioclimat…………………………………………...... 5 2.1. Présentation climatique……………………………………………………………………………………………………5 2.2. Les précipitations………………………………………………………………………………………………………….....5 2.2.1. Les précipitations moyennes mensuelles et annuelles……………………………………………………..6 2.2.2. Le gradient altitudinal pluviométrique…………………………………………………………………………...7 2.2.3. Répartition saisonnière des précipitations……………………………………………………………………...7 2.3. Les vents………………………………………………………………………………………………………………………….7 2.4. Les températures………………………………………………………………………………………………………...... 8 2.4.1. Le gradient altitudinal thermique…………………………………………………………………………………..9 2.4.2. Les températures moyennes des maxima « M » (températures maximales)………...... 9 2.4.3. Les températures moyennes des minima « m » (températures minimales)…………………...... 9 2.4.4. Les températures moyennes mensuelles et annuelles (T=M+m/2)………………………………...10 2.5. Synthèse bioclimatique…………………………………………………………………………………………………...10 2.5.1. Diagramme ombrothermique de Bagnouls et Gaussen (1953)………………………...... 10 2.5.2. Quotient pluviothermique et climagramme d’Emberger (1930‐1955)………………...... 11 2.6. Cadre phytogéographique et étages de végétation…………………………………………………………...13 2.6.1. Cadre phytogéographique……………………………………………………………...... 13 2.6.2. Etages de végétation…………………………………………………………………………………………………....13 3. Le patrimoine biologique du Parc National de Chréa…………………………………………………..14 3.1. Formations végétales du Parc National de Chréa………………………………...... 14 4. Situation socio‐économique de la wilaya de Blida……………………………………………………….16 5. Les infrastructures……………………………………………………………………………………………………...18 5.1. Les infrastructures routières……………………………………………………………...... 18 5.2. Les infrastructures ferroviaires……………………………………………………………………………………....18 5.3. Les infrastructures forestières………………………………………………………………………………………...18
Chapitre II : Généralités sur les feux de forêts……………………………...... 19
1. Que sont les feux de forêts ?...... 19 1.1. Définition de l’incendie…………………………………………………………………………………………………...19 1.2. La pyrologie forestière…………………………………………………………………...... 19 1.3. Mécanisme du feu…………………………………………………………………………………………………………..20 1.3.1. Le combustible (carburant)………………………………………………………………………………………….20 1.3.2. Le comburant……………………………………………………………………………………………………………....21 1.3.3. Le flux de la chaleur……………………………………………………………………………………………………..21 1.4. Caractéristiques du combustible……………………………………………………………………………………..23 1.4.1. La teneur en eau……………………………………………………………………………………………………….....23 1.4.2. La combustibilité…………………………………………………………………………………………………………23 1.4.3. L’inflammabilité……………………………………………………………………...... 24 1.5. Les différents types de feux de forêts………………………………………………………………………………25 1.5.1. Les feux du sol………………………………………………………………………………………………………….....25 1.5.2. Les feux de surface…………………………………………………………………...... 25 1.5.3. Les feux de cimes…………………………………………………………………………………………………………25 1.6. Les différentes causes d’éclosion et de propagation d’incendie………………………………………...26 1.6.1. Les causes anthropiques des incendies………………………………………………...... 26 1.6.2. Les facteurs de prédisposition de feu naturels………………………………………...... 27 1.6.3. Autres facteurs influençant l’impact du feu sur la végétation………………………………………...27 1.6.3.1. Les facteurs météorologiques……………………………………………………………………………………27 1.6.3.2. Les facteurs topographiques…………………………………………………………………………………...... 27 1.7. Le régime des incendies…………………………………………………………………………………………………28 1.8. Propagation et parties d’un feu………………………………………………………………………………………28 1.9. Conséquences du feu sur l’écosystème forêt……………………………………………………………………30 1.9.1. Effet du feu sur les peuplements végétaux……………………………………………………………………30 1.9.2. Effet du feu sur la faune……………………………………………………………………………………………....30 1.9.3. Effet du feu sur les sols………………………………………………………………...... 30 1.9.4. Effet du feu sur le paysage…………………………………………………………………………………………...31 2. Prévention et lutte contre les incendies de forêt………………………………………...... 31 2.1. Lutte……………………………………………………………………………………...... 31 2.1.1. La lutte active……………………………………………………………………………………………………………..31 2.1.1.1. Les moyens humains………………………………………………………………………………………………..31 2.1.1.2. Les moyens matériels………………………………………………………………...... 31 2.2. Prévention……………………………………………………………………………………………………………………31 2.2.1. Information et sensibilisation……………………………………………………………………………………..31 2.2.1.1. La formation……………………………………………………………………………………………………………32 2.2.1.2. L’éducation……………………………………………………………………………………………………………...32 2.2.1.3. La sensibilisation……………………………………………………………………………………………………..32 2.2.2. La surveillance, la détection et l’alerte………………………………………………...... 32 2.2.2.1. Postes de vigies………………………………………………………………………………………………………..32 2.2.2.2. Les brigades mobiles (BM)…………………………………………………………………………………….....33 2.2.2.3. La surveillance des massifs forestiers……………………………………………………………………….33 2.2.3. Travaux d’aménagement, d’équipement et l’entretien de la forêt………………………………….33 2.2.3.1. Le débroussaillement………………………………………………………………...... 33 2.2.3.2. L’aménagement forestier…………………………………………………………………………………………33 2.2.3.3. Nettoiement, ouverture et entretien des pistes forestières…………………………...... 33 2.2.3.4. Nettoiement, ouverture et entretien des tranchées pare‐feu (TPF)………………...... 34 2.2.3.5. La réalisation et l’aménagement de points d’eau……………………………………………………….34 2.2.3.6. Les respects de la réglementation…………………………………………………………………………….34
Chapitre III : Concepts de cartographie automatique et SIG…………...... 35
1. Introduction……………………………………………………………………………………………………………….35 2. Définition d’un SIG……………………………………………………………………………………………………...35 3. Principe général d’un SIG…………………………………………………………………………………………….35 3.1. Un affichage sous forme de couches d’information (concept de couche)…...... 35 3.2. La géométrie des objets………………………………………………………………………………………………....36 4. Les composantes d’un SIG…………………………………………………………………………………………...36 5. Mode de représentation des données dans les SIG……………………………………………………...36 5.1. Les données alphanumériques ou non graphiques……………………………………………………….....36 5.2. Les données graphiques (géographiques)………………………………………………………………………36 6. Fonctionnalités (5A) d’un SIG…………………………………………………………………………………...... 37 6.1. L’abstraction……………………………………………………...... 37 6.2. Acquisition (entrée des données)………………………………………………………...... 37 6.2.1. La saisie des données graphiques………………………………………………………………………………..37 6.2.2. Saisie des données descriptives………………………………………………………...... 38 6.2.3. Entrée des données…………………………………………………………………………………………………....38 6.3. Archivage (la gestion des données)……………………………………………………...... 38 6.4. Analyse des données…………………………………………………………………………………………………….38 6.5. Affichage (sortie des données)…………………………………………………………...... 38 7. Intérêt d’un SIG…………………………………………………………………………………………………………..39 8. Les éléments d’un SIG………………………………………………………………………………………………...40 8.1. Définition d’une base de données…………………………………………………………………………………..40 8.2. Base de données géographiques (B.D.G)………………………………………………...... 40 8.3. Système de gestion de base de données (S.G.B.D)…………………………………………………………...40 8.3.1. Définition…………………………………………………………………………………………………………………...40 8.3.2. Rôles du Système de Gestion de Base de Données (SGBD)………………………………………….....41 8.4. Procédure d’élaboration d’une base de données…………...... 41 8.4.1. Les différents modèles des SGBD…………………………………………………………………………………42
Chapitre IV : Méthodologie…………………………………………………...... 43
1. Problématique et objectif………………………………………………………………...... 43 2. Outils utilisés pour la cartographie des risques………………………………………...... 43 2.1. Choix du moyen informatique utilisé………………………………………………………………………………43 2.2. Méthodes utilisés…………………………………………………………………………………………………………...44 3. Approche méthodologique adoptée……………………………………………………...... 45 3.1. Définition et description du concept de risque…………………………………………...... 45 4. Méthodologie développée………………………………………………………………...... 47 4.1. Modélisation du risque incendie de forêt………………………………………………...... 47 4.1.1. Historique des incendies de forêts dans la wilaya de Blida……………………………………………48 4.1.1.1. Collecte des données………………………………………………………………...... 48 4.1.2. Modèle de l’indice du risque utilisé……………………………………………………………………………...51 4.1.2.1. Indice de combustibilité (IC)…………………………………………...... 54 4.1.2.2. Indice topomorphologique (IM)…………………………………………………………………………….....56 4.1.2.3. Indice d’occupation humaine (IH)…………………………………………………………………………....56 5. L’approche SIG…………………………………………………………………………...... 58 5.1. Constitution de la base de données………………………………………………………………………………..58 5.1.1. Acquisition des données spatiales (géométriques ou cartographiques)…………...... 59 5.1.2. Acquisition des données descriptives (alphanumériques)……………………………...... 59 5.1.3. Travail de terrain (données des relevés de terrain)……………………………………………………..59 5.1.4. L’échantillonnage de la végétation et réalisation des relevés phytoécologiques…………….59 5.1.4.1. Choix des stations…………………………………………………………………...... 60 5.1.4.2. Récolte des données floristiques et écologiques…………………………………………………….....61 5.1.4.3. Etude de la diversité floristique……………………………………………………………………………....63 5.2. Établissement du SIG……………………………………………………………………………………………………65 5.2.1. Implémentation et exploitation de la base de données dans le SIG……………………………....65 5.2.1.1. La saisie et la mise en forme des données…………………………………………...... 65 5.2.1.2. Gestion et manipulation des données………………………………………………...... 67 5.2.1.3. L’analyse des données………………………………………………………………………………………….....67 5.2.1.4. Restitution des données……………………………………………………………...... 68 6. L’apport de la télédétection……………………………………………………………………………………....68 6.1. Elaboration de la carte d’occupation du sol……………………………………………...... 68 6.2. Les données satellitaires……………………………………………………………………………………………....68 6.2.1. La télédétection multispectrale………………………………………………………………………………….68 6.2.2. Paramètres de choix des images satellitaires………………………………………………………………69 6.2.3. Données LANDSAT 8OLI/TIRS……………………………………………………...... 70 6.3. Prétraitements satellitaires……………………………………………………………………………………….....70 6.3.1. Corrections radiométriques et géométriques de l’image satellitaire…………………...... 70 6.3.2. Les transformations multispectrales………………………………………………………………………….71 6.3.2.1. L’indice de végétation (NDVI)………………………………………………………………………………....71 6.3.3. L’analyse visuelle des images satellitaires…………………………………………………………………72 6.3.3.1. Le choix de la composition colorée………………………………………………………………………...72 6.3.3.2. Interprétation de la composition colorée……………………………………………………………….72 6.3.4. Elaboration des masques…………………………………………………………………………………………72 6.4. Traitements des données satellitaires…………………………………………………………………………72 6.4.1. Classification par analyse visuelle (approche analogique)…………………………………………73 6.4.2. Classification non supervisée et supervisée (approche numérique)…………………………...73 6.4.2.1. Classification supervisée……………………………………………………………………………………….73 6.4.3. Cartographie automatique ‘la carte d’occupation du sol’……………………………...... 74
Chapitre V : Résultats et discussions………………………………………………………………………...... 75
1. MNT et produits dérivés…………………………………………………………………………………………...75 1.1. Elaboration du modèle numérique de terrain (MNT)……………………………………………………75 1.2. Les pentes………………………………………………………………………………...... 76 1.3. L’altimétrie………………………………………………………………………………………………………………...77 1.4. L’exposition de pente………………………………………………………………………………………………….78 1.5. La topomorphologie……………………………………………………………………...... 80 2. L’indice de végétation (NDVI)…………………………………………………………...... 80 3. La carte d’occupation du sol……………………………………………………………………………………..82 4. Exploitation des résultats obtenus…………………………………………………………………………...84 4.1. La couche de l’indice de combustibilité IC…………………………………………………………………….84 4.2. La couche de l’indice morphologique IM………………………………………………………………………87 4.2.1. La couche des pentes (p)…………………………………………………………………………………………..87 4.2.2. La couche des expositions (e)……………………………………………………………………………………87 4.2.3. La couche de la topomorphologie (m)………………………………………………………………………..87 4.3. La couche de l’indice d’occupation humaine (IH)……………………………………………………….....89 4.4. La carte de l’indice de risque IR…………………………………………………………………………………...93 4.5. Validation du modèle…………………………………………………………………...... 96 4.6. Conclusion……………………………………………………………………………...... 97
CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES…………………………………………………………………98
BIBLIOGRAPHIE…………………………………………………………………………………………………………101
ANNEXES……………………………………………………………………………………………………………………112
LISTE DES FIGURES :
Figure 1 : Carte de situation géo‐administrative de la zone d’étude…………………………………...... 4 Figure 2 : Répartition des précipitations moyennes mensuelles (mm) des différentes stations de référence………………………………………………………………………………………………………………………………..6 Figure 3 : Répartition saisonnière des précipitations (mm) des différentes stations de référence...... 8 Figure 4 : Températures moyennes mensuelles des différentes stations de référence……………………………………………………………………………………………………………………………...10 Figure 5 : Diagrammes ombrothermiques des différentes stations de référence……………………..11 Figure 6 : Localisation des stations de référence sur le Climagramme d’Emberger…………………12 Figure 7 : Triangle du feu……………………………………………………………………………………………………..20 Figure 8 : Schéma représentatif de la combustion et de l’énergie dégagée……………………………..22 Figure 9 : Les trois modes de transfert de la chaleur…………………………...... 22 Figure 10 : Les trois types de feux de forêts………………………...... 25 Figure 11 : Le schéma de propagation de feu……………………………………...... 29 Figure 12 : Les parties d'un feu…………………………………………………………………………………………….29 Figure 13 : Eléments d’un SIG……………………………………………………………………………………………....40 Figure 14 : Les différentes composantes intervenant dans le calcul de l’indice de risque de feu de forêt………………………………………………………………………………………………………………………………..48 Figure 15 : Représentation graphique des superficies incendiées et du nombre de foyers d’incendies dans la wilaya de Blida (Période : 2003‐2012)……………………………………………………..49 Figure 16 : Organigramme méthodologique du calcul de l’indice de risque des feux de forêt…..58 Figure 17 : Carte de localisation des stations d’étude…………………………………………...... 61 Figure 18 : Modèle numérique de terrain (MNT) du massif forestier de Chréa……………………….75 Figure 19 : Carte des pentes du massif forestier de Chréa……………………………………………………...77 Figure 20 : Carte altimétrique du massif forestier de Chréa…………………………………………………...78 Figure 21 : Carte des expositions du massif forestier de Chréa………………………………………………79 Figure 22 : Carte de l’indice de végétation NDVI du massif forestier de Chréa………………...... 81 Figure 23 : Carte d’occupation du sol du massif forestier de Chréa………………………………...... 83 Figure 24 : Carte de l’indice de combustibilité IC du massif forestier de Chréa……………………….86 Figure 25 : Indice morphologique IM du massif forestier de Chréa………………………………...... 88 Figure 26 : Indice de population IP et classes des zones d’influence utilisées…………………………90 Figure 27 : Indice du bâti IB du massif forestier de Chréa……………………………………………………..91 Figure 28 : Carte de la vulnérabilité (enjeu) du massif forestier de Chréa……………………………...92 Figure 29 : Carte de l’aléa incendie de forêt du massif forestier de Chréa……………………………....93 Figure 30 : Carte de risque feu de forêt du massif forestier de Chréa……………………………………..95 LISTE DES TABLEAUX :
Tableau 1 : Stations météorologiques et leurs situations au niveau du Parc National de Chréa….5 Tableau 2 : Répartition des précipitations moyennes mensuelles et annuelles (mm) [Données ANRH, période (1967‐2007)]…………………………………………………………………………………………………..6 Tableau 3 : Répartition saisonnière des précipitations (mm) des stations de référence [Données ANRH, période (1967‐2007)]…………………………………………………………………………...... 7 Tableau 4 : Répartition mensuelle et annuelle des températures des différentes stations de référence [période (1948‐1962)]…………………………………………………………...... 9 Tableau 5 : Correspondance des valeurs de « m » aux variantes thermiques………………………...... 9 Tableau 6 : Valeurs du climagramme pluviothermique d’Emberger des stations de références…………………………………………………………………………………………………………………………….12 Tableau 7 : Les différents types de paysages de la wilaya de Blida…………………………………………16 Tableau 8 : Tableau synthétique des éléments du risque……………………………………………………….46 Tableau 9 : Nombre de foyers d’incendies et superficies incendiées/ha dans la wilaya de Blida (Période : 2003‐2012)…………………………………………………………………………………………………………..49 Tableau 10 : Notes de combustibilité des espèces végétales méditerranéennes d’après CEMAGREF…………………………………………………………………………………………...... 55 Tableau 11 : Les différentes couches thématiques et le mode d’acquisition…………………………....67 Tableau 12 : Classes de pentes dans la région de Chréa………...... 76 Tableau 13 : Les classes des expositions dans le versant et leurs pondérations……………………...80 Tableau 14 : Les différentes classes morphologiques et leurs pondérations dans la région de Chréa…………………………………………………………………………………………………………………………………...80 Tableau 15 : Les notes caloriques des espèces présentes dans la région de Chréa………………….85 Tableau 16 : Les différentes espèces présentes dans chaque occupation avec leurs densités et notes de combustibilité………………………………………………………………………………………………………..85 Tableau 17 : Indice de combustibilité de la région de Chréa………………………………………………….87 Tableau 18 : Les classes de l’indice topomorphologique de la région de Chréa………………………88 Tableau 19 : Les différentes classes de zones d’influence utilisées avec leurs pondérations...... 89 Tableau 20 : Sensibilité au feu de forêt par croisement de l’aléa et de l’enjeu………………………..94 Tableau 21 : Les classes de l’indice de risque……………………………………………………………………....94 Tableau 22 : Tableau synthétique de risque des incendies de forêts dans le massif forestier de Chréa………………………………………………………………………………………………………………………………….96
Résumé :
Résumé :
Plusieurs méthodes ont été appliquées pour évaluer le risque potentiel des incendies de forêt afin d’identifier les points chauds et d’en réduire les dommages potentiels. La méthodologie retenue pour la spatialisation du risque d’incendie de forêt dans la partie centrale du massif forestier de Chréa est basée sur l’utilisation d’un modèle mathématique permettant d’évaluer et de cartographier d’une part l’aléa (qu’on peut l’identifier par la puissance du front de feu liée à la biomasse du combustible présente et au topo morphologie identifiée) et d’autre part le superposer à la vulnérabilité aux incendies (l’état de bâti actuel et la présence de l’homme en forêt ou à proximité), afin d’apprécier les différents risques. La modélisation de l’indice « Risque Incendie de Forêt RIF » a nécessité la modélisation de l’indice aléa et celle de l’indice vulnérabilité dont lequel on a appliqué la méthode de DAGORNE (1993) qui consiste à analyser et à combiner en chaque point du massif les différents paramètres qui interviennent dans l’intensité de l’incendie (indice de combustibilité, de topomorphologie et l’indice de vulnérabilité). Ces indices sont ensuite regroupés par classes pour déterminer des niveaux d’aléa et d’enjeux (faibles, moyens, forts et très forts). Les résultats sont présentés sous forme d’une carte d’aléa et de carte de vulnérabilité à l’échelle 1/50 000 ème. La carte de zonage du « risque incendie de forêt » a été déterminée par superposition de ces deux dernières. L’application de la télédétection et des systèmes d’information géographique (SIG), nous a permis d’établir ce zonage où la gestion et l’appréciation des différents degrés de risque sont mises en exergue.
Mots clés : Risque, Chréa, Modèle, Aléa, Feu, Vulnérabilité, Forêt, Modélisation, Télédétection, SIG.
Introduction générale :
INTRODUCTION GENERALE :
L’Atlas Blidéen, à l’image de toutes les forêts algériennes, est considéré parmi les cinq grands massifs de l’Algérie ; en plus des Aurès, Babors, Djurdjura et Theniet El Had, présentant une diversité floristique et écologique remarquable qui, depuis des siècles, continue de subir des pressions d’origines multiples (BOUSSOUF, 2004).
Nous avons choisi comme zone d’étude un territoire préservé, le Parc National de Chréa, ce territoire qui appartient au massif de l’Atlas Blidéen, a suscité l’intérêt de nombreux auteurs dans diverses disciplines tels que : NEDJAHI (1988) ; MEDDOUR (1994), BOUAOUNE (1996), BRAKCHI (1998), BOUSSOUF (2004) et MERBAH (2005), qui ont mis en valeur la flore, la phytosociologie, la phytoécologie et le climat de ce parc. Cependant, peu d’auteurs qui se sont intéressés à l’étude des incendies de forêts dans ce parc nous citons à titre d’exemple : BENDEKKEN et HAMDANI (2009), BENBRAHAM et HOUARI (2010) ainsi que BENARAB et BENDJEDDA (2010).
Le feu est un facteur majeur de perturbation des écosystèmes, qui a des effets tant bénéfiques que nuisibles sur ces derniers. Il n’est donc pas un phénomène récent et il a largement contribué à façonner le paysage végétal. Les incendies affectent non seulement les forêts, leurs fonctions et services, mais d’autres biens, des vies humaines et des moyens d’existence. Les dommages s’étendent aussi aux autres paysages et provoquent une pollution due à la fumée et au dépôt de polluants, en plus de l’émission des gaz à effet de serre (FAO, 2010).
A l’échelle mondiale, chaque année, trois millions d’hectares environ d’espaces forestiers sont détruits par le feu volontairement ou accidentellement (HESSAS, 2005). Dans le Bassin méditerranéen 600 000 à 800 000 hectares par an sont annuellement la proie des flammes, notamment dans les pays de la rive nord de la Méditerranée (ROWELL et MOORE, 2000 ; WWF-UICN, 2007 in MEDDOUR-SAHAR, 2014).
A l’instar des pays méditerranéens, l’Algérie est soumise à des incendies qui restent très fréquents où chaque année plus de 30 000 hectares de forêts sont détruits par les feux (BENSAID et al., 2006). En effet, durant la période allant de 1963 à 2012, la superficie totale parcourue par le feu a dépassé 1 700 000 hectares, soit une moyenne de 35315 ha/an. La fréquence des mises à feux n’a cessé d’augmenter à travers le temps, dépassant ces dernières années 2000 feux/an (MEDDOUR-SAHAR et al., 2013).
Les régions montagneuses constituent des zones à haute potentialité forestière et correspondent à des régions à forte densité de population rurale. Le fort taux de fréquentation des forêts avec une forte urbanisation induisent un risque d’incendie plus élevé, et qui doivent conduire les pouvoirs publics à prendre des mesures d’aménagement, qui visent à prévenir du feu et gérer les zones vulnérables notamment les interfaces forêt-habitat. Eu égard à cette situation, l’Algérie figure au premier rang des pays qui devraient bénéficier impérativement de strictes mesures de protection.
Pour cela, notre travail relève d’un objet de recherche en la matière des incendies de forêts et représente notre continuation du travail d’ingéniorat réalisé dans le parc en 2010 dont il a visé
1 l’élaboration d’une carte de sensibilité aux incendies après superposition des quatre cartes thématiques (pentes, expositions, occupation du sol et fréquentation humaine). Cette étude a été menée dans le contexte de définir une stratégie de prévention contre les feux de forêts dans le massif forestier de Chréa et une meilleure gestion de ce risque.
En effet, les méthodes classiques généralement utilisées en Algérie pour la prévention et la lutte contre les incendies demandent du temps et ne sont pas toujours fiables. Aussi, les cartes réalisées de manière traditionnelle sont devenues obsolètes et ne sont plus adaptées aux besoins actuels. La complexité et la diversité des données relatives à l’environnement ont favorisé le développement de systèmes capables de répondre aux besoins de collecte, d’analyse et de représentation de phénomènes environnementaux. Les SIG et la télédétection constituent les moyens essentiels pour de telles applications. Ils sont devenus des outils incontournables permettant ainsi l’élaboration des cartes d’évaluation du risque d’incendie en zone forestière grâce à l’analyse thématique des images satellitaires.
Dans ce contexte, notre objectif rentre dans le cadre d’évaluation du risque de feux de forêts dans la partie centrale du Parc National de Chréa ce qui nécessite l’intégration des données satellitaires et la mise en place d’une base de données relative au parc établie à travers le SIG et la réalisation des plans de préventions des risques naturels. Le Parc National de Chréa est encore trop souvent le théâtre de nombreux incendies d’où la nécessité de perfectionner davantage le dispositif de prévention et de lutte contre ce fléau (BOUGADOUM, 1992).
La présente étude s’inscrit donc dans cette perspective en proposant un modèle d’estimation de risque d’incendie pour l’élaboration d’une carte de sensibilité aux incendies appliquée au massif forestier de Chréa permettant d'intégrer les différents facteurs ou paramètres qui caractérisent une situation à risque et de calculer un indice pour cartographier le risque feux de forêts. Cependant, cet indice fait intervenir les trois facteurs : le combustible, la topomorphologie du terrain et l’activité humaine. Les poids relatifs de ces facteurs ont été évalués en fonction de l’influence de chaque paramètre sur les feux de forêts.
Cette carte appelée également carte de risque d’incendie est un support très efficace pour la prévention et la lutte contre les feux de forêts. Elle a pour but de bien situer avec assez de précision les zones sensibles aux feux et servir ainsi à une gestion rationnelle (BENOUAR et BOUTALEB, 2010). La prévention reste donc le seul moyen pour pallier aux impacts socio- économiques et écologiques des effets du feu sur la forêt. Aussi, la connaissance de l’historique des feux et leur évolution reste décisive.
Le présent mémoire est subdivisé en cinq chapitres structurés comme suit : une partie bibliographique, qui regroupe trois chapitres dont le premier est consacré à la description du cadre physique et socioéconomique de la zone d’étude, le second illustre les concepts généraux des incendies de forêts et le troisième traite le SIG. Le quatrième chapitre explique notre démarche méthodologique qui s’attache à la présentation du modèle utilisé pour l’évaluation du risque d’incendie de forêts. Alors que le dernier chapitre donne la discussion des résultats issus des divers traitements et l’application de ce modèle sur le massif forestier de Chréa. Le travail s’achève par une conclusion générale qui synthétise les différentes idées évoquées.
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Chapitre I :
Cadre d’étude
Chapitre I Cadre d’étude
Chapitre I : Cadre d’étude
Il sera d’abord question d’apporter suffisamment d’informations concernant le milieu physique pour en avoir une meilleure connaissance à travers une analyse des différents paramètres de ce milieu. Dans le premier chapitre, plusieurs thèmes seront abordés à savoir les ensembles topographiques, la géologie, le climat, les sols et la végétation sans oublier le contexte socioéconomique de la région d’étude. Ce diagnostic nous permettra alors de mieux situer et d’identifier la zone d’étude.
1. Description physique de la zone d’étude :
1.1. Situation géographique, administrative et juridique :
Le Parc National de Chréa est situé à 50 km au Sud-ouest d’Alger. Il s’étend sur une superficie de 26585 ha du Sud-ouest au Nord-est sur les topographies centrales de la chaîne atlasique tellienne d’une longueur de 39,5 km et une largeur variante de 7 à 14 km comprises entre les latitudes Nord 36°19’/ 36°30’ et les longitudes Est 2°38’/3°20’.
Il domine vers le nord par la ville de Blida, la plaine de la Mitidja, le bourrelet anticlinal du Sahel sillonné par l’Oued Mazafran et les monts du Djebel Chenoua. Vers le sud, la vue s’étale sur les talwegs des Oueds Mektâa et Merdja, l’anticlinal de Takitount allant jusqu'aux confins de l’Atlas Blidéen. Vers l’ouest, le Parc National de Chréa révèle un large horizon, étendu aux montagnes du massif du Dahra et de toute la terminaison orientale de l’Ouarsenis. Enfin, vers l’est au premier plan, nous distinguons la chaîne des Bibans, et les hauteurs de la chaîne Kabyle en particulier, du Djurdjura. Les points culminants sont : Koudiat Chréa à 1545m et le pic de Sidi Abd El Kader à 1629 m au Djebel Guerroumène. Le point le plus bas se trouve à Sidi Brahim à 175 m près des gorges de la Chiffa.
Notre zone d’étude se localise au niveau de la partie centrale du Parc National de Chréa (secteur de Chréa) dont elle fait partie de l’Atlas Blidéen, entre les latitudes 36°25’15’’ et 36°27’30’’ Nord et les longitudes 2°50’00’’ et 2°52’30’’Est. La situation de la zone d'étude par rapport au parc et à la wilaya de Blida est représentée dans la figure n°01 (figure 1).
Du point de vue découpage administratif et juridique ; le décret N°91-306 du 24.08.1991 portant le découpage administratif du territoire national, affirme que les limites du Parc National de Chréa chevauchent entre les wilayas de Blida (Nord-Est), Médéa (Sud) et Ain Defla (Ouest) avec respectivement 17.857 ha soit 67,1 %, 8.650 ha soit 32,6 % et 80 ha soit 0,30 % de la superficie totale du son territoire qui comprend 12 collectivités locales.
Le Parc National de Chréa est délimité naturellement. Ses limites sont caractérisées soit par des lisières de forêts, des oueds, des pistes ou des lignes de crête. Au nord, la limite est constituée d’une succession alternée de lisières de forêt, à cours d’eau et lignes de crête tout le long des reliefs piémontaises couvrant la zone de contact Hammam Melouane et Djebel Tamesguida. Au sud, elle se confond avec l’Oued Mouzaia et l’Oued Djer. A l’est, elle suit l’Oued Boumaane et à l’ouest, elle suit la terminaison occidentale du pic Mouzaia (ANONYME, 1999).
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Fig. 1 : Carte de situation géo-administrative de la zone d’étude
1.2. Le relief :
Le Parc National de Chréa s’étend sur l’Atlas Blidéen qui est une région montagneuse résulte de plissement alpin dont le point le plus élevé culmine au pic de Sidi Abd El Kader 1629 m. L’Atlas Blidéen forme la partie centrale de l’Atlas Tellien d’orientation générale Sud-Ouest / Nord-Est, dont la superficie est de 1572 km² (HALIMI, 1980).
Le relief tourmenté accentué par le ravinement et l’érosion faisant apparaître de nombreux talwegs et bas-fonds à microclimats particuliers avec une grande diversité des précipitations, des températures et de végétation, dont les principaux talwegs sont Oued Chiffa, Oued Kbir, Oued Messaoud et Oued Mektâa.
1.3. L’hydrographie :
Le Parc National de Chréa est caractérisé par un réseau hydrographique dense et important qui est soumis aux caractéristiques du climat méditerranéen notamment une série d’Oueds d’orientation générale Sud-Nord, dont les principaux sont : Oued Chiffa, Oued Kbir, Oued Messaoud, Mektâa et Boumaane. Il totalise une longueur de chevelu hydrographique de 657km linéaire soit une densité hydrographique de 24,71 ml/ha.
1.4. Géologie :
Du point de vue géologique, l’ossature des chaînes de montagnes de l’Atlas Blidéen relève du système du Crétacé inférieur (Néocomien) ou moyen, donnant à l’ensemble de la région une réelle homogénéité géologique avec une dominance de schistes argileux, de grès et des intercalations de marnes calcaires (BOUDY, 1952).
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1.5. Pédologie :
BOUTALEB (1998) et la plupart des pédologues considèrent que les sols de l’Atlas Blidéen sont constitués d’éléments grossiers car dans les hautes altitudes l’effet des basses températures ralentissent la pédogénèse et par conséquent les sols sont jeunes et peu évolués.
2. Climat et bioclimat :
2.1. Présentation climatique :
L’Atlas Blidéen appartient au climat méditerranéen, « caractérisé par des pluies peu fréquentes, de courte durée et surtout par une longue sécheresse estivale » (BIDAULT et DEBRACH, 1948 in DJELLOULI, 1990).
Source des données climatiques :
Pour cette étude, nous avons disposé de trois sources différentes concernant les stations de Chréa, Blida et Hakou Feraoun. L’étude de HALIMI (1980) sur l’Atlas Blidéen s’étalant sur une période de 14ans (1948-1962). HALIMI, se basant lui-même sur les données de SELTZER (1946) s’étalant sur une période de 25 ans (1913-1938). Les données de l’A.N.R.H retenues pour les précipitations s’étendent sur une période de 40 ans (1967-2007).
Cependant le choix s’est porté sur les données de HALIMI qui a fait une étude climatique exhaustive sur l’Atlas Blidéen.
Tab. 1 : Stations météorologiques et leurs situations au niveau du Parc National de Chréa
Stations Altitude Latitude Longitude Régions Sites Période de Source (m) N (°) E (°) référence Col de Haute Chréa 1550 36° 25' 2° 53' Montagne- Maison 1972-1996 ANRH Versant HALIMI Nord Forestière 1948-1962 (1980) Blida 267 36° 28' 2° 50' Piémont Mairie 1967-2007 ANRH HALIMI 1948-1962 (1980) Moyenne Station 950 36° 27' 2° 53' Montagne- Maison 1910-1960 ANRH Hakou Versant HALIMI Feraoun Nord Forestière 1948-1962 (1980)
2.2. Les précipitations :
D’après HALIMI (1980), les précipitations sont la totalité de l’eau recueillie dans le pluviomètre quelque soit son origine. Le Parc National de Chréa est compris entre les isohyètes 760 et 1400 mm/ an.
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2.2.1. Les précipitations moyennes mensuelles et annuelles :
Le tableau suivant (tableau n°2) présente les répartitions mensuelles et annuelles des précipitations en (mm) dans les stations de Chréa, Blida et Hakou Feraoun.
Tab. 2 : Répartition des précipitations moyennes mensuelles et annuelles (mm) [Données ANRH, période (1967-2007)]
Mois J F M A M J JT A S O N D Moyenne Station annuelle Chréa P (mm) 1550m 142 143 142 149113 43 2 25 83 160 180 192 1374 Blida P (mm) 267m 84,4 72,1 80,7 64,349,4 11,2 2,8 3,6 33,2 63 84,4 97,4 646.4 Hakou Feraoun P (mm) 900m 150 112,5 127,5 123 87 37 4 10 55,5 98 147,5 160,5 1112.5
Ce tableau montre une variation de précipitations suivant les stations. Nous remarquons que la pluviosité moyenne annuelle varie de 646.4 à 1374 mm/an. Chréa et Hakou Feraoun sont les plus arrosées (de hautes altitudes) avec respectivement un maximum de pluies qui se situe au mois de décembre (192 et 160,5 mm) et un minimum de (2 et 4 mm) au mois de juillet.
Chréa (1550m) Blida (267m)
250 150
200 100 150 P (mm) P (mm) 100 50 50 Précipitations (mm) Précipitations Précipitations (mPrécipitations m ) 0 0 JFMAMJJTASOND JFMAMJJTASOND Mois Mois
Hakou Feraoun (900m)
200
150
100 P (mm)
50 Précipitations (mPrécipitations m ) 0 JFMAMJJTASOND Mois
Fig. 2 : Répartition des précipitations moyennes mensuelles (mm) des différentes stations de référence
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Par ailleurs, la station de Blida est la moins pluvieuse avec un maximum au mois de décembre (97,4 mm) et un minimum de (2,8 mm) au mois de juillet, ce qui explique que le facteur altitudinal a une grande influence sur la répartition spatiale des pluviosités, ainsi qu’à l’exposition, la distance par apport à la mer, et à la situation géographique. On constate selon les trois stations que la période pluvieuse (saison froide) s’étale d’octobre à avril alors que la période sèche (saison chaude) s’étale du mai à septembre.
2.2.2. Le gradient altitudinal pluviométrique :
SELTZER (1946), note que les pluies qui tombent en Algérie sont pour la plupart d’origine orographique ; dans une région donnée, la tranche annuelle augmente avec l’altitude. Il détermina un gradient moyen de 50 mm/100 m de dénivellation pour toute l’Algérie septentrionale.
2.2.3. Répartition saisonnière des précipitations :
L’étude du régime saisonnier donne une indication sur la répartition des pluies suivant les quatre saisons de l’année (DJELLOULI, 1981). En classant ces saisons selon un ordre décroissant de pluviosité, on obtient ce qu’on appel «l’indicatif saisonnier».
Tab. 3 : Répartition saisonnière des précipitations (mm) des stations de référence [Données ANRH, période (1967-2007)]
Saisons Hiver (H) Printemps Eté (E) Automne Indicatif Stations (P) (A) saisonnier Chréa 477 404 70 423 HAPE Blida 253,9 194,4 17,6 180,6 HPAE Hakou Feraoun 423 337,5 51 301 HPAE
D’après ce tableau, on constate que le régime saisonnier des pluies calculées pour la station de Chréa est de HAPE caractéristique de la station hivernale de Chréa, l’hiver est la saison la plus arrosée avec l’automne (477 mm) tandis que l’été est la saison la plus sèche (70 mm). Alors que le régime saisonnier pour les stations de Blida et Hakou Feraoun est de type HPAE. Ces deux types de régimes saisonniers confirment que notre zone d’étude appartient au climat méditerranéen, avec une saison pluvieuse et autre sèche (figure 3).
2.3. Les vents :
Le vent est un facteur météorologique important considéré comme l’un des éléments les plus caractéristiques du climat, cette sensation de chaleur que nous éprouvons dépend d’une large mesure de sa force (SELTZER, 1946).
Toutefois, la période estivale caractérisée par les siroccos ; vent chaud excessivement sec à humidité relative assez faible, apparaît en Algérie en été et au début de l’automne (DJEBAILI, 1984). Ils se manifestent un à trois jours/an et ils sont souvent associés aux grands feux catastrophiques.
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Il faut signaler que le manque de stations mesurant les vents dans la zone d’étude ne permet pas de faire une analyse détaillée de ce paramètre, seule la station d’Alger (ONM Dar-El- Beida), qui fournie des mesures de fréquences et de vitesses du vent sur plusieurs années.
Dans le Parc National de Chréa, la tendance principale ou la direction annuelle des vents dominants est Nord-ouest, donc ce sont les vents du Nord-ouest qui prédominent.
Chréa Blida
) 600 ) 300 500 250 400 200 300 Indicatif saisonnier 150 Indicatif saisonnier 200 100 100 50
Précipitations (mm Précipitations 0 (mm Précipitations 0 Hiver (H) Printemps Eté (E) Automne Hiver (H) Printemps Eté (E) Automne (P) (A) (P) (A) Saisons Saisons
Hakou Feraoun
) 500 400 300 Indicatif saisonnier 200 100
Précipitations (mm Précipitations 0 Hiver (H) Printemps Eté (E) Automne (P) (A) Saisons
Fig. 3 : Répartition saisonnière des précipitations (mm) des différentes stations de référence
2.4. Les températures :
Selon EMBERGER (1971) ; la vie du végétal se déroule entre deux extrêmes thermiques, c'est-à-dire entre des minima (m) et des maxima (M). Les températures moyennes annuelles dans l’Atlas Blidéen, sont globalement comprises entre les isothermes 11° et 18°C (HALIMI, 1980 ; MEDDOUR, 1994 ; BOUAOUNE, 1996). Le tableau n°4 résume les variations mensuelles et annuelles des températures pour les stations de Chréa, Blida et Hakou Feraoun (Période : 1948-1962), notons que :
M : moyennes mensuelles des températures maximales du mois le plus chaud. m : moyennes mensuelles des températures minimales du mois le plus froid.
M+m/2 : températures moyennes mensuelles et annuelles (T).
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M-m : amplitude thermique extrême moyenne.
Tab. 4 : Répartition mensuelle et annuelle des températures des différentes stations de référence [période (1948-1962) ; (HALIMI, 1980)]
Station Altitude Temps J F M A M J JT A S O N D Moyenne (m) (°C) annuelle Chréa 1550 m m 0,4 0,4 2,4 4,2 9,4 12,4 17,6 18,1 14,3 7,9 3,8 1,1 7,70 M 5,6 6,2 7,6 11,9 16 20,8 26 26,3 22,3 14,9 10 6,3 14,50 M+m/2 3 3,3 5 8 12,7 16,6 21,8 22,2 18,3 11,4 6,9 3,7 11,08 M-m 5,2 5.8 5.2 7,7 6,6 8,4 8,4 8,2 8 7 6,2 5,2 6,8
Blida 267 m m 7,5 7,7 9,5 11,1 14,1 17,5 19,9 21,5 19,2 15 11,7 9 13,64 M 15,2 16,7 19,1 20,8 24,8 28,9 32,8 33,6 30,2 24,7 19,8 16,7 23,60 M+m/2 11,3 12,2 14,7 15 ,9 19,5 23,2 26,3 27,5 24,7 19,8 15,7 12,8 18,63 M-m 7,7 9 9,6 9,7 10,7 11,4 12,9 12,1 11 9,7 8,1 7,7 9,96
950 m m 4,4 5,3 6,1 8,6 12,4 15,1 19,6 19,4 17 11,7 8 15,5 11,92 Hakou M 9,2 10,5 13,2 15,3 20,2 23,2 28,5 28,6 25,7 18,9 13,4 11,1 18,15 Feraoun M+m/2 6,8 7,9 9,6 11,9 16,3 19,1 24 24 21,3 15,3 10,7 13,3 15,03 M-m 4,8 5,2 7,1 6,7 7,8 8,1 8,9 9,2 8,7 7,2 5,4 -4,4 6,23
2.4.1. Le gradient altitudinal thermique :
SELTZER (1946), a déterminé un gradient thermique moyen de 0,7°C/100m de dénivellation pour ‘M’ et 0,4°C/100m pour ‘m’, applicable à toute l’Algérie.
2.4.2. Les températures moyennes des maxima « M » (températures maximales) :
C’est la moyenne des températures maximales du mois le plus chaud. Le tableau n°4 montre que ‘M’ présente les valeurs les plus élevées qui sont enregistrées au mois d’août avec 26,3°C à Chréa (valeur extrême), 28,6°C à Hakou Feraoun et 33,6°C à Blida. La période chaude s’étale sur les trois mois de juin, juillet et août.
2.4.3. Les températures moyennes des minima « m » (températures minimales):
C’est la moyenne des températures minimales du mois le plus froid. Le tableau n°4 montre que « m » varie entre 7,5°C à Blida (267m), 4,4°C à Hakou Feraoun (950m) et 0,4°C à Chréa (1550m), ce qui démontre que la température diminue avec l’altitude. La valeur de « m » est utilisée pour la détermination des variantes thermiques que selon EMBERGER (1930) et SAUVAGE (1963), les valeurs de (m) auxquelles coïncident les variantes thermiques sont :
Tab. 5 : Correspondance des valeurs de « m » aux variantes thermiques
m°C -3 0 3 7 Variantes Très froid Froid Frais Tempéré Chaud Hakou Stations Chréa Blida Feraoun
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2.4.4. Les températures moyennes mensuelles et annuelles (T=M+m/2) :
La température ''T'' peut nous servir à la détermination de l’étage bioclimatique. En effet, cette valeur entre dans la détermination du quotient pluviométrique d’Emberger. Plus elle est élevée, plus le climat tend vers l’aridité (BRAKCHI, 1998). Le tableau n°4 montre que le mois de janvier présente les basses valeurs de température moyenne mensuelle alors que le mois d’août représente les valeurs les plus élevées.
Chréa Blida
25 30
20 25 20 15 M+m/2 15 M+m/2 10 10 5 5 teppératures (°C) teppératures Températures (C °) 0 0 J FMAMJJTASOND J FMAMJJTASOND Mois Mois
Hakou Feraoun
30 25 20 15 M+m/2 10 5 Températures (C°) 0 JFMAMJJTASOND Mois
Fig. 4 : Températures moyennes mensuelles des différentes stations de référence
2.5. Synthèse bioclimatique :
2.5.1. Diagramme ombrothermique de Bagnouls et Gaussen (1953) :
Ce diagramme permet de calculer la durée de la saison sèche en portant pour chaque station, les températures moyennes mensuelles (T en °C) et les précipitations moyennes mensuelles (P en mm) en ordonnées et les mois de l’année en abscisse, où l’échelle des précipitations est double de celle des températures P = 2T. Un mois est dit biologiquement sec si P ≤ 2T.
Pour la station de Chréa, la période sèche débute à la mi-juin et se termine au mois d’août, alors que la période humide débute au mois de septembre et s’achève à la mi-juin.
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La station de Blida, la période sèche débute à la mi-mai et se termine à la mi- septembre, tandis que la période humide débute à la mi-septembre et s’achève à la mi-mai.
La station de Hakou Feraoun, la période sèche débute à la mi-juin et se termine au mois d’août et que la période humide débute du mois de septembre et s’achève à la mi-juin.
Saison sèche Saison sèche
Saison sèche
10 20
Echelle : 1 cm
Fig. 5 : Diagrammes ombrothermiques des différentes stations de référence
2.5.2. Quotient pluviothermique et climagramme d’Emberger (1930-1955) :
EMBERGER (1955), propose un quotient pluviothermique Q2 pour l’analyse des formes climatiques méditerranéennes, partant du principe que les précipitations annuelles (P) constituent le moyen le plus simple pour caractériser la sécheresse, et que la vie du végétale se déroule entre des maxima « M » et des minima « m ». Il a exprimé le quotient pluviothermique par la formule suivante:
Q2= 1000 P/ (M+m/2) (M-m) = 2000 P/ M²-m²
Cette formule exprime la xéricité du climat méditerranéen car le climat est d’autant plus sec que le Q2 est plus petit. La valeur du quotient pluviométrique varie en fonction inverse du caractère xérique du milieu. L’aridité du climat s’accentue avec la diminution du Q2.
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Q2 : Quotient pluviométrique.
P : Pluviosité moyenne annuelle en mm.
M : Moyenne des températures maximales du mois le plus chaud en degré Kelvin. m : Moyenne des températures minimales du mois le plus froid en degré Kelvin.
M+m/2 : Température moyenne.
M-m : Amplitude thermique extrême en degré Kelvin.
T (°K) = T (°C) + 273,2°C
Il est de 185,13 à Chréa ; 84,31 à Blida et 158,68 à Hakou Feraoun.
Le climagramme d’Emberger de la région méditerranéenne permet de localiser les différentes stations de référence dans leurs étages bioclimatiques et thermiques et c’est à partir du quotient pluviométrique Q2 qui figure en ordonnée et « m » qui figure en abscisse.
Tab. 6 : Valeurs du climagramme pluviothermique d’Emberger des stations de références
Stations P (mm) M (°C) m (°C) Q2 Etage bioclimatique Variante thermique Chréa 1374 26,3 0,4 185,13 Perhumide Frais Blida 646.4 33,6 7,5 84,31 Subhumide Chaud Hakou Feraoun 1112.5 28,6 4,4 158,7 Humide Doux
Fig. 6 : Localisation des stations de référence sur le Climagramme d’Emberger
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2.6. Cadre phytogéographique et étages de végétation :
2.6.1. Cadre phytogéographique :
D’après les subdivisions biogéographiques définies par MAIRE (1926) et complété par QUEZEL et SANTA (1962) et par BARRY et CELLES (1974), notre zone d’étude se situe dans l’empire Holarctique, région Méditerranéenne, domaine Maghrébin-Méditerranéen, secteur Algérois (A) et le sous secteur de l’Atlas Tellien A2.
2.6.2. Etages de végétation :
L’étude des étages de végétation dans l’Atlas Blidéen a été réalisée par différents auteurs parmi eux : HALIMI (1980), MEDDOUR (1994), BOUAOUNE (1996) et DAHMANI (1997). HALIMI (1980) a adopté la classification d’EMBERGER (1936) : « On appelle étage de végétation, les différentes ceintures ou zone de végétation qui se succède en altitude, sur un massif montagneux depuis la base jusqu’au sommet ». Selon tous ces travaux, trois étages de végétation cadrent notre zone d’étude :
L’étage thermoméditerranéen :
Cet étage situé dans le bioclimat subhumide tempéré et chaud occupe les basses altitudes de 500 à 900m. D’après MEDDOUR (1994), cet étage coïncide avec la série de l’Olivier lentisque, il comprend des formations à Oléa ceratonia, Pistacia lentiscus, et également aux conifères thermophiles (Pinus halepensis, Tetraclinis articulata…). Selon OZENDA (1975) : « L’étage thermoméditerranéen est définie par l’ensemble de l’Oléo-Ceratonion ».
L’étage mésoméditerranéen :
Il occupe les étages bioclimatiques subhumide et humide tempéré et frais (900 à 1300 m) constitué par des formations sclérophylles (chêne vert et chêne liège), Juniperus oxycedrus, Cytisus triflorus. Sur le plan phytosociologique, il correspond au Quercion ilicis.
L’étage supraméditerranéen :
Il occupe les étages bioclimatiques perhumide et humide en ambiance fraîche (>1300m), dont il permet le développement des formations sylvatiques exigeantes en humidité telles que, l’érablière et la cédraie). Sur le plan phytosociologique, il correspond au Balansaeo-Quercion.
Conclusion sur le climat :
En achevant cette étude climatique et bioclimatique, nous pouvons retenir les conclusions suivantes :
Le Parc National de Chréa est compris entre les isohyètes 760 et 1400 mm/ an. Les précipitations moyennes annuelles comprises entre 646.4 mm (Blida) et 1374 mm/an (Chréa).
Le régime saisonnier des pluies calculées pour la station de Chréa est de type HAPE, alors que Blida et Hakou Feraoun est de type HPAE, le maximum pluviométrique se situe en hiver (le printemps et l’automne restent assez arrosés) et le minimum en été.
13 Chapitre I Cadre d’étude
Des températures moyennes annuelles se répartissant entre les isothermes 11,08°C à Chréa et 18,63°C à Blida.
Des moyennes des températures maximales du mois le plus chaud (M) variant entre 26,3°C (Chréa) et 33,6°C (Blida). Alors que les moyennes des températures minimales du mois le plus froid (m) variant entre 0,4°C (Chréa) et 7,5°C (Blida). Les températures élevées sont enregistrées au mois d’août et les plus basses au mois de janvier, ceci caractérise la saison hivernale froide et la saison estivale chaude.
Le diagramme ombrothermique de Bagnouls et Gaussen (1953) révèle une saison sèche de 2 mois et demi établi pour la station Chréa et Hakou Feraoun et 4 mois pour la station de Blida.
Des valeurs de Q2 et celles de ‘m’ classent la zone d’étude dans trois étages bioclimatiques de type méditerranéen et trois variantes thermiques : le perhumide frais, le subhumide chaud et l’humide tempéré. Trois étages de végétation caractérisent la zone d’étude, il s’agit des étages supraméditerranéen, mésoméditerranéen et le thermoméditerranéen.
3. Le patrimoine biologique du Parc National de Chréa :
Le patrimoine naturel du Parc National de Chréa se compose de 1210 espèces vivantes dont 816 végétales et 394 animales, réparties à travers différents habitats écologiques. Notons par ailleurs que 25 espèces d’orchidées sont inventoriées parmi lesquelles 04 sont protégées, et la flore mycologique est composée de 26 espèces dont 16 sont comestibles (DGF, 2006). « On estime par ailleurs que 64 % des espèces de mammifères ont été observées dans la chênaie verte ainsi que 78 espèces d’arthropodes dont 38 spécifiques » (ANONYME, 1999).
3.1. Formations végétales du Parc National de Chréa :
La formation de l’olivier :
L’Oliveraie est éparse et elle est à l’état fragmentaire ; elle se trouve souvent sur les versants septentrionaux dont le développement aux piémonts de l’Atlas Blidéen est très restreint en raison, essentiellement de l’action anthropozoïque (ZERAIA, 1981 ; MEDDOUR, 1994).
La formation à pin d’Alep :
Pour ce qui est du pin d’Alep (Pinus halepensis Mill.) essence par excellence xérophile, il s’associe généralement à d’autres essences, formant ainsi des beaux peuplements mixtes notamment sur djebel Feraoun. Il occupe la plus grande superficie de l’Atlas Blidéen (3345 ha). Sur les versants Sud, on peut le rencontrer à Imma Hlima à l’état pur accompagné du pistachier, diss, de bruyère et du calycotome spinosa. Cette station est d’environ 564 ha. À El Hamdania, il couvre une superficie d’environ 4325 ha couvrant le djebel Azrou mouch jusqu’à Takitount. Sur djebel Mouzaia, il couvre 2025 ha aux altitudes de 900m.
La formation du chêne zeen :
Le chêne zeen (Quercus faginea Lamk.ou Quercus mirbekii) n’existe sur le territoire du parc qu’à l’état résiduel. On le retrouve sur les altitudes de 300 à 450 m au niveau des stations
14 Chapitre I Cadre d’étude fraîches et humides du djebel Tamezguida. Quelques bouquets subsistent sur le versant Nord du djebel Mouzaia à une altitude de 1200m à 1400m (MEDDOUR, 1992). D’autres pieds ou bouquets de chêne zeen sont observés sur des sites humides comme celui concernant l’oued Chiffa et le long des ravins frais et humides, faisant partie du cortège de la ripisylve, qui compte un grand nombre d’espèces végétales telles que : l’érable, laurier tin, et laurier noble.
La formation du chêne liège :
La formation du chêne liège (Quercus suber L) par contre est éparse et à l’état fragmentaire ; elle se développe entre 400 et 700 m d’altitude. Il se trouve généralement sur les versants septentrionaux, sur le versant Nord du djebel Feraoun et djebel Guerroumène et atteint les 1100m au djebel Tamezguida. Sur les hauteurs de la région humide de Chréa et sous le bioclimat humide tempéré, la subéraie se présente en futaie à strate arbustive.
La formation du chêne vert :
La formation du chêne vert (Quercus ilex) est omniprésente dans l’Atlas Blidéen (HALIMI, 1980 ; MEDDOUR, 1994). Il est un arbre de montagne, rustique et extrêmement plastique. Il est sans conteste l’essence dominante du parc, nous le retrouvons aussi bien sous les régimes du maquis que de futaie; en formation dense et claire que pure et en mélange sur une superficie de 173ha. Il occupe la tranche altitudinale de 700m à 1400m voire 1500m, sous les ambiances bioclimatiques subhumide, humide et localement perhumide tempérée et fraîche.
La formation du cèdre :
Constitué de forêt de cèdre Cedrus atlantica qui se développe sur une superficie de 1245 ha sur le djebel Gueroumêne et la forêt de Béni Salah embrassant sur une partie le versant Nord du parc, balcon de la Mitidja et une autre partie plus restreinte sur le versant Sud. Le cèdre de l’Atlas occupe les sommets schisteux de la région centrale du Parc National de Chréa sur des conglomérats à roche mère généralement calcaire. Il occupe l’étage méditerranéen supérieur à 1000m d’altitude (1350 m à 1600m), et évolue dans le bioclimat perhumide frais.
La formation à ripisylves :
Les formations ripisylves sont des formations particulières à caractère zonal, liées strictement aux ravins et fonds de vallons. Elles sont caractérisées par des conditions écologiques propres à elles, de par leur ambiance humide et fraîche essentiellement.
De ce fait, la végétation qui y pousse est souvent particulière. On y rencontre des espèces telles que : les saules, le houx, le frêne, le châtaignier, l’érable, le laurier noble, le micocoulier, et l’orme. Dans les régions, de Meurdja, de Chréa et au niveau du djebel Mouzaia, nous y avons trouvé du laurier rose (Nerium oleander), du "laurier noble" (Laurus nobilis), du saule (Salix pedicellata).
Les terrains vides :
Ce sont les espaces dénudés plus les pelouses couvertes par un tapis herbacé.
15 Chapitre I Cadre d’étude
4. Situation socio-économique de la wilaya de Blida :
Avec plus d’un million d’habitants au dernier recensement (2008), la wilaya de Blida, par son poids économique et démographique est un territoire de taille importante. Son chef-lieu est le deuxième plus important pôle, dans l’aire métropolitaine d’Alger. Elle est un territoire aux paysages naturels différenciés avec 1478,62 km² (tableau 7) (ANAT, 2011).
Sur le plan humain : une forte concentration de population sur des espaces sensibles
Classée au 7ème rang au niveau national et au 2ème rang après Alger au niveau de l’aire métropolitaine d’Alger, la wilaya de Blida comptait 1 002 935 habitants en 2008. Le taux d’accroissement global est de 2,53% entre 1998 et 2008 est nettement supérieur au taux national qui s’établit à 1,62 %.
Tab. 7 : Les différents types de paysages de la wilaya de Blida (ANAT, 2011)
Type de paysage % par rapport à la sup totale Altitude (m) Classe de pente (%) Plaine 53,6 0-200 0-3 Bas Piémonts 11,8 200-400 3-12,5 Hauts Piémonts 10,7 400-600 12,5-25 Versants 23,9 Sup à 600 Sup à 25
La densité moyenne de l’ordre de 678 pers au km² en 2008, est également supérieure à la moyenne de l’Espace de Programmation Territoriale « Nord Centre » qui est de 302 habitants au km² mais, très contrastée entre des espaces montagneux faiblement peuplés et ceux de la plaine à forte concentration humaine.
La densité moyenne de la population, au niveau wilayal, est passée de 189 pers au km² en 1966 à 678 pers au km² en 2008, soit une augmentation de 3,5 fois (commune de Chréa <100 hab. /km2) alors que les exemples les plus marquants sont les communes qui présentent des densités de plus de 1000 hab. /km².
Cette population fortement agglomérée qui constituait déjà 83% de la population totale en 1987 n’a cessé de progresser pour atteindre les 92 % de la population totale en 2008, soit 919 594 habitants (une progression de l’ordre de 9% entre 1987-2008).
Développement humain et cadre de vie (habitat et équipements sociaux) :
La pression sur le logement a diminué durant la dernière décennie (1998/2008). Le TOL moyen de la wilaya est passé de 7,5 personnes/logement en 1998 à 6,7 en 2008. Au niveau spatial, des écarts sont à relever entre des communes qui ont des TOL faibles (Souhane 4,2 personnes/logement et Chréa 4,7 personnes/logement) et celles qui ont des TOL forts (Djebabra avec 08pers/logt et Ben Khellil 7,8pers/logt) (ANAT, 2011).
16 Chapitre I Cadre d’étude
Les grandes caractéristiques naturelles et économiques de la wilaya :
-Des ressources souterraines importantes mais très sollicitées et une faible mobilisation des eaux de surface.
-Un patrimoine forestier important dont une grande partie a été classée comme réserve naturelle de niveau international : le Parc National de Chréa, où ce patrimoine couvre une superficie totale de 65 253 ha soit 44% de la superficie totale de la wilaya. Il est constitué de 23 121 ha de forêt, 30 873 ha de maquis et de reboisement, 11 260 ha de parcours. Il offre aussi de bonnes opportunités pour le développement durable du tourisme dans la région.
-Risques majeurs : le territoire de la wilaya est particulièrement exposé aux risques sismiques, d’inondations, d’incendie de forêts et de mouvements de terrains.
-Les zones d’influence des pôles : l’influence d’un pôle d’urbanisation et son rayonnement sur un espace sont tributaires de ses fonctions, degré d’équipement et position géographique et de son accessibilité. Sans doute, le Chef Lieu de Wilaya de Blida, exerce une influence directe sur les communes d’O.Yaiche, Béni Mered, Bouarfa, Béni Tamou, Soumaa et Chréa.
-Les agglomérations d’appui : pour chaque région du territoire, un certain nombre d’agglomérations, bien équipées, jouent le rôle d’agglomérations d’appui aux pôles.
Le parc est pour sa majorité montagnarde, peuplé par des populations rurales éparses sur sa totalité. Il est situé dans une région de forte concentration humaine où la majeure partie de la population y trouve les milieux favorables pour la détente, le loisir, et le tourisme de montagne. La forte concentration humaine de cette région est exprimée même à l’intérieur du parc par une population enclavée assez dense (ANONYME, 2005-2009).
Population intra-parc :
La composante humaine est essentiellement liée à la population intra parc. Trois grands villages se trouvent à l’intérieur du PNC, le village de Chréa, la localité de Imma Hlima, le village d’El-Hamdania, ils regroupent au total prés de 2000 habitants au recensement de 1997.
En ce qui concerne notre zone d’étude, elle est essentiellement influencée par les populations géographiquement très proches du milieu forestier, appartenant au village de Chréa, aux douars, et aux populations de la zone périphérique, une partie de ces populations est purement montagnarde, et totalement dépendante de la forêt, le captage des eaux, l’élevage de bovins, la récolte du bois de chauffage et de certains produits forestiers non ligneux.
L’autre partie est semi-montagnarde car leur quasi-totalité possède des habitations dans les villes limitrophes. Ils s’installent périodiquement au niveau du douar pendant les moments d’entretien et de récolte des cultures et le reste de l’année ils sont dans les villes du contrebas des monts de Chréa (ANONYME, 2005-2009).
17 Chapitre I Cadre d’étude
La population de la zone périphérique :
La zone périphérique située dans sa grande partie entre les altitudes 300 et 700m, constitue une ceinture intermédiaire entre les piémonts fortement urbanisés et la haute montagne très peu habitée. La majorité de cette zone se trouve occupée par des populations qui se présentent sous forme de petits douars et habitants isolés. Cette zone est essentiellement influencée par les populations de la partie nord du PNC, elle abrite une dizaine de douars : Beni Ali, Beni Sbiha, Tiza, Sidi Fodil, Beni Meriem, Tazardjount, Ksasma, Saoudia, Damous, Beni Chebla. Ces douars rassemblent au total 4000 habitants au recensement de 1987.
La population extra parc :
L’urbanisation à des fins touristiques constitue une menace permanente pour les aires protégées, elle ne peut pas être considérée comme négligeable, en effet ces dernières années et avec l’installation des télécabines, le nombre de touriste ne cesse d’accroitre, le nombre moyen de visiteurs est estimé en 2004 à 1.400.000 visiteurs et la pression sur le milieu naturel devient de plus en plus forte (ANONYME, 2005-2009).
5. Les infrastructures :
5.1. Les infrastructures routières :
Le Parc National de Chréa est sillonné par 03 chemins de wilaya (CW51, CW 62 et le CW 87), par 03 routes nationales n°1, n°29 et n°37 qui relie la ville de Blida à la station de Chréa sur une longueur serpentée de 19 km à travers les crêtes du djebel Feraoun. Aussi par des pistes secondaires et les sentiers qui parcourent l'étendue du parc reliant dans leur totalité, des hameaux, douars et habitants isolés.
5.2. Les infrastructures ferroviaires :
Les deux importantes lignes de chemin de fer Alger/Oran et Alger/Djelfa (Blida/Djelfa), les 8 tunnels ferroviaires, et 2 viaducs.
5.3. Les infrastructures forestières :
Le parc réunit dans son territoire 09 maisons forestières (Chréa, Hakou Feraoun, Tacht, Tamezguida, El Hamdania, Ruisseau des singes, Takitount, Imma Hlima) et Ghellaie). Il dispose à partir de 1990, d’une maison construite au Ruisseau des singes à proximité de la RN n°1 et de l’auberge touristique largement fréquentée. Il renferme trois postes de vigie installés en 1986 à travers son territoire : Tiza, assurant à 1250m d’altitude le contrôle de la partie septentrionale. Ghellaie, à partir des crêtes de Ghellaie (1450 m) la partie orientale du parc. M’Sennou, installé à 1004 m d’altitude, assurant le contrôle de la partie méridionale. Les tranchées pare-feu occupant une superficie totale de 56,35 ha, réparties sur djebel Feraoun et Mouzaia et le mont Bedam. Le territoire du parc renferme en triangle, trois points géodésiques : Tisraouine (1550m) partie orientale du parc, Sidi Messaoud (1450m) partie Sud et Djebel Mouzaia (1603m) partie occidentale (ANONYME, 2005-2009).
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Chapitre II :
Généralités sur les feux de forêts
Chapitre II Généralités sur les feux de forêts
Chapitre II : Généralités sur les feux de forêts
1. Que sont les feux de forêts ?
La dégradation de la forêt méditerrannéenne a fait et continue à faire l’objet d’intérêt de plusieurs auteurs, nous citons : TOMASELLI (1976) ; NAHAL (1984) ; BENABID (1985) ; LE HOUEROU (1988) ; MARCHAND et al. (1990) ; SKOURI (1994) ; M’HIRIT et MAGHNOUJ (1994). Le bassin méditerranéen se caractérise par la prévalence de feux provoqués par l’homme. Des taux élevés de feux sont d’origine inconnue et qui sont majoritaires dans la plupart des pays notamment en Algérie (in KHAOUANI, 2011).
La forêt algérienne a perdu 1 162 484 ha entre 1979 et 2009 avec un nombre total d’incendies déclaré de 41 644. Les années 1983 et surtout 1994 qualifiés d’années noires de la forêt algérienne, ont enregistré des records en termes de superficies brûlées (220 570 ha et 271 246 ha respectivement). Ces deux années, à elles seules, totalisent 491 816 ha, soit un taux de 42.31 % sur le total de la période allant de 1979 à 2009 (BEKDOUCHE, 2010).
Il est intéressant de s’introduire par des concepts généraux et notions élémentaires de la physique des feux pour mieux se familiariser avec ces derniers.
1.1. Définition d’un incendie et d’un feu de forêt :
Le terme incendie a été emprunté par la langue française au XVI ème siècle au latin ‘incendium’ (embrasement), dérivé de ‘incendre’ (allumer). Il désigne un feu violent, un embrasement qui se propage à un édifice, une maison, une forêt…etc. L’incendie de forêt est ‘une combustion qui se développe sans contrôle, dans le temps et dans l’espace’. Par forêt il faut entendre, en plus des forêts au sens strict, l’ensemble des formations végétales dégradées (landes, garrigues, maquis,…etc.) (JAPPIOT et al., 2002).
On parle de feu de forêt lorsqu'un feu concerne une surface minimale d'un hectare d'un seul tenant et qu'une partie au moins des étages arbustifs et/ou arborés (parties hautes) est détruite. En France, l’emploi du terme « feux de forêts » désigne en réalité, le plus souvent, le type de feu tel que défini dans la base de données Prométhée : autrement dit, les feux de forêts, de landes, de maquis ou de garrigues ayant brûlé au moins un hectare d’un seul tenant (et ce quelle que soit la distance parcourue par le feu) (M.E.D.D.E., 2010 in MEDDOUR- SAHAR, 2014).
Généralement, la période de l'année la plus propice aux feux de forêt est l'été, car aux effets conjugués de la sécheresse et d'une faible teneur en eau des sols, viennent s'ajouter les travaux en forêt.
1.2. La pyrologie forestière :
La pyrologie forestière est une science qui consiste à étudier les feux de forêt et leurs propriétés, elle explique : le processus de combustion, les caractéristiques des incendies de forêt, les facteurs qui influencent leur origine et leur développement. Certains végétaux résistent bien aux feux tels que des arbres en raison de leurs écorces épaisses ou des plantes
19 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts herbacées grâce à leurs tissus internes humides. Pour cela on distingue deux types de pyrophytes actives et passives.
- Les pyrophytes passives : elles résistent au feu grâce à leurs écorces épaisses, exemples: le chêne liège, le chêne vert, le thuya et l’arbousier.
- Les pyrophytes actives : se sont les espèces, dont leur croissance végétative est stimulée par le feu comme certaines espèces de pins, telles que le pin d'Alep (Pinus halepensis), le feu favorise l'éclatement des cônes et la dispersion des graines. Ainsi certains arbres ou plantes buissonnantes tels que les eucalyptus qui favorisent les départs de feu en produisant des vapeurs inflammables.
1.3. Mécanisme du feu :
Le comportement du feu est décrit par le processus d’éclosion, de développement de propagation et éventuellement d’extinction (ROBERTSON, 1979). Pour se déclencher et progresser, le feu a besoin de trois agents : le combustible, le comburant et le flux de chaleur. L’analyse de ces trois éléments essentiels permet la caractérisation de l'aléa "Feux de forêt" et qui sont représentées dans le triangle du feu ci-dessous.
Fig. 7 : Triangle du feu (Source : D.D.T.M., 2011)
La combustion est une réaction chimique et physique à la fois qui se produit lorsque le combustible soumis à un flux de chaleur, émet des gaz par pyrolyse : le mélange de ces gaz avec l’oxygène produit la réaction fortement exothermique qui est le feu (VAISS, 2003).
1.3.1. Le combustible (carburant) :
C’est la végétation forestière. Les combustibles végétaux peuvent être définis comme des assemblages de parties de plantes qui ont une forme et une composition définies, dépendant des qualités de la plante et des conditions du milieu.
Les diverses parties, vivantes ou mortes de la plante constituent des éléments combustibles de différentes tailles et formes (BROWN, 1970). Selon VAISS (2003), les végétaux, bien que de nature, de taille et d’arrangement très divers, constituent des combustibles contenant presque tous les mêmes substances chimiques, principalement la cellulose. Le feu, en tant que réaction
20 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts chimique, détruit ce qu’à construit la photosynthèse, en séparant rapidement les constituants chimiques des substances végétales.
Les facteurs alimentant la réaction du végétal combustible sont : la faible hygrométrie (essence, vent, sécheresse, température) et continuités (absence d’entretien). Alors que les facteurs freinant et arrêtant sa réaction sont : la réduction de la biomasse (débroussaillage, coupes), discontinuités horizontales et verticales (culture, éclaircies) (VAISS, 2003).
Le combustible est réparti en quatre strates : a) La strate arborée (ligneux hauts) : présentant tous les individus du peuplement dont la hauteur dépasse dix mètres. Rarement est à l’origine d’un feu, elle permet cependant la propagation des flammes lorsqu’elle est atteinte, ce sont les feux de cimes. b) La strate arbustive (ligneux bas) (maquis, garrigue) : dont la hauteur est comprise entre deux et dix mètres. D’inflammabilité moyenne, elle transmet rapidement le feu aux strates supérieures. Cette strate apparaît comme un élément essentiel à prendre en compte pour la prévention des incendies de forêt car c’est une strate à phytovolume combustible élevé.
De plus, elle fait la jointure entre la strate basse et la strate haute et autorise donc une propagation verticale du feu. Le phytovolume aérien ou phytomasse arbustive (phytovolume = la hauteur x la surface au sol) permet de suivre l’encombrement de l’espace par les broussailles en combinant leur croissance en hauteur et en recouvrement (FAYEIN, 2003). c) La strate herbacée : dont la hauteur est inférieure à deux mètres. D’une grande inflammabilité, le vent pouvant propager le feu sur de grandes superficies. d) La litière : qui est un ensemble des débris végétaux de toute nature (feuilles, brindilles, …etc.), encore peu transformés, qui recouvrent le sol. Très inflammable, elle est à l’origine d’un grand nombre de départs de feux, difficiles à détecter, car se consumant lentement.
1.3.2. Le comburant :
C’est l’oxygène de l’air. Tout l’oxygène de l’air n’est pas utilisé. Pour qu’une flamme se produise et s’entretienne, il faut que le pourcentage en volume d’oxygène restant présent dans l’air, l’indice d’oxygène soit supérieur à 15,75 %. Pour que les braises se consument, il faut qu’il soit supérieur à 10,5 % (CEMAGREF, 1989). Les facteurs alimentant la réaction d’O2 sont : le vent et les coupures dans la formation végétale.
1.3.3. Le flux de la chaleur :
Pour porter le combustible à une température initiale suffisamment élevé, cette température est appelée « point d’inflammation ». Selon REBAI (1983), cette chaleur est située entre 400°C et 425°C. Les facteurs alimentant cette réaction sont : les éléments déclencheurs (foudre, activité humaine : étincelles, mégot, allumette, éclair,..), convection par le vent, la pente. Alors que les facteurs freinant et arrêtant la réaction sont l’eau et discontinuité de combustible (VAISS, 2003).
21 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts
Fig. 8 : Schéma représentatif de la combustion et de l’énergie dégagée (Source : F.A.O., 2001)
Les calories produites par la réaction chimique de combustion peuvent être transportées selon trois processus :
. La conduction : dans le bois, la conduction n’évacue les calories que très lentement et joue un rôle mineur dans la progression du feu. En revanche, le feu peut après plusieurs jours dans une grosse masse de combustible donne lieu à une « reprise » d’incendie ultérieure.
. Le rayonnement : la quantité d’énergie émis par rayonnement augmente rapidement avec la température de l’objet en ignition. Il est extrêmement intense à proximité immédiate du feu. C’est le rayonnement à courte distance qui cause le desséchement et l’élévation de la température du combustible en avant du front du feu.
. La convection : elle évacue la majeure partie des calories 80 % à 90 %, sous forme de gaz brûlés et d’air chaud. Les calories sont perdues pour l’incendie, lorsque la colonne d’air chaud monte dans le ciel.
Fig. 9 : Les trois modes de transfert de la chaleur (Source : F.A.O., 2001)
Le desséchement de la végétation est contribué par un vent violent qui maintient la colonne de convection prés du sol et lorsque le feu remonte une pente forte, cette colonne transporte des matières en ignition, des « brandons » (ex : rameaux feuillés de l’année).
22 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts
1.4. Caractéristiques du combustible :
1.4.1. La teneur en eau :
La teneur en eau des végétaux constituant le combustible est le facteur le plus important affectant le comportement du feu. Elle détermine la probabilité d’ignition ou la facilité d’allumage, la vitesse de propagation et la quantité de combustible brûlé.
Pour alimenter une combustion, le combustible doit avoir perdu son eau par évaporation, puis avoir émis, par pyrolyse, des gaz inflammables. Or, la quantité de chaleur consommée par l’évaporation de l’eau (chaleur latente d’évaporation) est très importante : 537 calories par gramme. Les végétaux riches en eau sont donc peu inflammables et peu combustibles.
La végétation méditerranéenne riche en résine (forêts de résineux) et d’une faible teneur en eau brûle facilement (SCHNITZLER-LENOBLE, 2002). Un petit combustible absorbe et perd son humidité plus rapidement qu’un gros. Un combustible sec s’allume plus facilement qu’un combustible gorgé d’eau. La saison des mises à feu est importante à considérer, car la teneur en eau des végétaux n’est pas équivalente d’une saison à une autre. Ceci peut avoir une influence considérable sur le comportement du feu (BEKDOUCHE, 2010).
D’après TRABAUD (1974), la teneur en eau de la litière et des végétaux morts dépend uniquement de phénomènes physiques ; échange par capillarité avec le sol et équilibre de la vapeur d’eau dans l’atmosphère.
Cet état de turgescence des combustibles est, bien entendu, influencé par les facteurs météorologiques (pluie, humidité relative, température), par l'ombre portée par le couvert des arbres, par la situation topographique, par l’exposition et par la nature morphologique ou physiologique des végétaux.
1.4.2. La combustibilité :
La propagation d’un feu est largement influencée par la capacité qu’un peuplement à se dégager de l’énergie en se consumant. Cette capacité s’appelle la combustibilité. Selon TRABAUD (1974), la combustibilité est la manière avec laquelle brûlent les végétaux une fois qu’ils sont enflammés. « Plus les végétaux sont sec, plus les risques d’incendie sont grands et plus les feux sont intenses ».
Le feu devient un incendie de par sa propagation dans une formation végétale donnée, celle-ci est une fonction de la combustibilité quelle dépend de la structure et les espèces dominantes de cette formation et la saison, elle peut s’exprimer en kilocalories par mètre carré de terrain.
Il y a aussi ce qu’on appelle l’indice de combustibilité des espèces méditerranéennes. Sur une échelle de 1 à 8, cet indice montre la différence qu’il y a entre les espèces concernant leur degré de combustibilité. La connaissance du degré de combustibilité des espèces est très importante en vue de classer les peuplements par ordre d’inflammabilité (TRABAUD, 1973).
23 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts
1.4.3. L’inflammabilité :
DELABRAZE et VALETTE (1974) puis TRABAUD (1976), défroissent l’inflammabilité des essences naturelles comme étant la facilité avec laquelle un végétal s’enflamme après une exposition à un rayonnement calorifique constant. Ceci a fait l’objet d’étude de FORGEARD en 1987. De manière plus précise, l’inflammabilité est la quantité d’énergie nécessaire pour qu’il y ait décomposition thermique totale de la matière végétale. Celle-ci débute par la vaporisation de l’eau libre et liée à des huiles essentielles, et se poursuit par la décomposition de la matière desséchée en un mélange gazeux qui s’enflamme en présence d’une flamme nue ou d’un point chaud (FAYEIN, 2003).
Selon VELEZ (2004), c’est aussi le temps, mesuré par secondes, qui s’écoule entre le dépôt du matériel végétal à la surface de l’épiradiateur et l’apparition des premières flammes. Ce temps dépend de l’espèce du végétal, de son état phénologique et de la saison de sa récolte (CEMAGREF, 1989). L’inflammabilité fluctue selon la teneur en eau du combustible.
L’inflammation des végétaux dépend, donc, en premier lieu, de leur teneur en eau ; lorsqu’elle est faible, les végétaux s’enflamment à des températures relativement basses. Cette teneur en eau des végétaux elle-même dépend des conditions climatiques des jours et des semaines précédentes. Le vent et le temps sec favorisent l’évapotranspiration, laquelle sera d’autant plus forte que les végétaux seront plus découpés ou fins. En second lieu, elle dépend de leur composition chimique.
En région méditerranéenne, certaines espèces sont riches en essences volatiles qui augmentent leur inflammabilité, mais d’autres sont riches en résines ou possèdent des cires qui recouvrent la cuticule des feuilles, limitant l’évapotranspiration et diminuant ainsi leur inflammabilité. L’inflammabilité peut être cartographiée à partir de l’analyse des strates herbacées et des ligneux bas, sièges des départs de feu (PPFCIA, 2009).
La composition floristique de nos forêts est très vulnérable au feu, constituée essentiellement par des essences très inflammables et qui sont souvent accompagnés d’un sous bois très dense composé d’espèces arbustives et très souvent s’ajoute une strate inférieure riches en feuilles mortes et en herbes sèches.
Les essais réalisés à l’épiradiateur par l’Institut National de Recherche Agronomique (INRA) (France) ainsi que l’INRA (Laboratoire du feu-Madrid) (in KHAOUANI, 2011) ont conduit à l’établissement des listes comparatives de quelques espèces méditerranéennes (arbres ou arbustes) en exprimant leurs degrés d’inflammabilité comme suit :
Selon INRA (France) :
Espèces à forte inflammabilité (comme dans les landes, les garrigues et les maquis) : chêne liège, bruyère arborescente, chêne vert, pin d’Alep, le thuya.
Espèces à assez forte inflammabilité : pin maritime, genévrier de Phénicie.
Espèces à inflammabilité modérée : ciste de Montpellier, cytise triflore, chêne kermès.
24 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts
Espèces à faible inflammabilité : arbousier, cèdre (CEMAGREF, 1989).
Selon INRA (Madrid) :
Espèces très inflammables toute l’année : Erica arborea (bruyère arborescente) ; Phillyrea angustifolia (filaire) 7 ; Pinus halepensis (pin d’Alep) 4 ; Quercus ilex (chêne vert) ; Thymus vulgaris (thym ordinaire) 1.
Espèces très inflammables seulement en été : Pinus pinaster (pin maritime) ; Quercus suber (chêne liège) ; Rosmarinus officinalis (romarin) 2 ; Stipa tenacissima (alfa).
Espèces modérément ou peu inflammables : Arbutus unedo (arbousier commun) 6 ; Cistus salvifolius (ciste à feuilles de sauge) ; Erica multiflora (bruyère) ; Juniperus oxycedrus (genévrier) ; Olea europea (olivier sauvage) ; Quercus coccifera (chêne kermès).
1.5. Les différents types de feux de forêts :
Chaque feu peut prendre différentes formes, chacune étant conditionnée par les caractéristiques de la végétation et les conditions climatiques (vent, taux d’humidité de l’air, précipitation récente ou non …). Ainsi, on distingue trois types de feu en fonction des strates où ils se propagent : feux du sol, de surface et de cimes.
1.5.1. Les feux du sol :
Ils brûlent la matière organique contenue dans la litière, l'humus ou les tourbières. Ce type de feu est très destructeur car il attaque les systèmes souterrains.
1.5.2. Les feux de surface :
Ils brûlent les strates basses de la végétation (herbacée et arbustive).
1.5.3. Les feux de cimes :
Ils consument la partie supérieure des arbres (houppiers) et forment une couronne de feu. Ils sont d’autant plus intenses et pénibles à contrôler que le vent est fort et le combustible est sec.
Fig. 10 : Les trois types de feux de forêts (Source : F.A.O., 2001)
25 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts
1.6. Les différentes causes d’éclosion et de propagation d’incendie :
Après avoir étudié les caractéristiques des combustibles, nous allons nous intéresser aux différentes causes d’éclosion et de propagation des incendies qui sont dépendantes de la réunion de différentes conditions naturelles et des causes d’origine souvent humaines.
1.6.1. Les causes anthropiques des incendies :
La majorité des facteurs d’incendie de forêt sont anthropiques, plus particulièrement le risque d’éclosion dépend étroitement de l’homme (BLANCHI et GODFRIN, 2003). Cela est fortement remarqué au bassin méditerranéen qui se caractérise par la prévalence de feux provoqués par l’homme. Il s’agit des causes inhérentes à l’homme qui sont classées en deux catégories : causes connues (volontaires et involontaires) et les causes inconnues.
Les premières causes sont dues à des incendiaires (pyromanes), les secondes relevant surtout de la négligence et de l’imprudence des différents visiteurs (campeurs, bergers) et les utilisateurs de la forêt (chasseurs et les charbonniers…etc.).
La majorité des incendies sont classés parmi '' les inconnus'' parce qu’il n’y a pas eu de preuve évidente d’incendie intentionnel. D’une manière générale, les feux de forêts d’origines humaines (facteurs anthropiques) sont les plus nombreux et dus aux facteurs suivants : a) - La négligence et la malveillance pendant les loisirs qui accroissent le risque de départ de feu lorsqu’ils sont pratiqués dans la forêt et par imprudence (jets de mégots, pique-nique en forêt barbecues, feux d’artifices, jeux d'enfants, etc.). b) - Causes accidentelles (lignes électriques, chemins de fer…). c) - Manifestation de mécontentement des tensions sociales. d) - Les travaux agricoles et forestiers qui au cours desquels des feux mal maîtrisés peuvent se propager.
A ces causes directes, des phénomènes indirects aggravants le risque s’ajoutent tels que :
• La déprise agricole, dont le déclin des activités agricoles et pastorales et l’abandon des espaces ruraux favorisent l’extension des terrains non cultivés, zones potentielles de départ d’incendie.
• L’importance de la population et sa densité, son accroissement, sa répartition spatiale et sa perception de l’espace naturel, particulièrement en région méditerranéenne, multiplie les points potentiels de départ d’incendies accidentels.
Les espaces agricoles, forestiers et les espaces urbains, qui s’interpénètrent, forment des territoires plus au moins complexes.
26 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts
1.6.2. Les facteurs de prédisposition de feu naturels :
Dans notre pays, plusieurs causes ou facteurs peuvent générer un incendie en premier lieu, nous citons ; les conditions climatiques et l’état de la végétation que nous les considérons comme étant des causes naturelles (foudre, volcan).
1.6.3. Autres facteurs influençant l’impact du feu sur la végétation :
1.6.3.1. Les facteurs météorologiques : a) La température : le climat méditerranéen est caractérisé par une longue sécheresse estivale marquée de 2 à 3 mois, dont la principale source de chaleur est le soleil, où les combustibles se réchauffent plus rapidement que ceux sous couvert forestier. b) Le vent : le vent est considéré comme un grand facteur de propagation et d’augmentation du taux d’inflammabilité des végétaux en particulier celui des résineux. Il favorise la combustion et la propagation en augmentant l’apport en oxygène, activant ainsi la combustibilité, en asséchant le combustible, en favorisant le réchauffement du combustible à l’avant du feu, en influençant la direction de propagation du feu. Il transporte des particules incandescentes, les étincelles ou autres matières enflammées sur de grandes distances. Ainsi la pente a un effet combiné avec celui du vent, le feu monte vite, les pentes les descend lentement (SEIGUE, 1984 ; IBTIOUENE, 1983 et VELEZ, 1995). c) L’humidité relative : c’est la proportion, exprimée en pourcentage entre la vapeur d’eau effectivement contenue dans l’air et la capacité d’absorption de l’air à une température donnée. L’humidité relative de l’air en dessous de 40 % provoque des risques d’incendies importants (REBAI, 1982). d) Les précipitations : la quantité et la durée des précipitations ont un grand impact sur les incendies de forêt. Les pluies régulières maintiennent à un niveau élevé le taux d’humidité des combustibles critiques est très inflammables, par contre une longue sécheresse réduit considérablement la teneur en eau des végétaux et les rendent plus vulnérables aux feux. e) La stabilité de l’air : elle est la résistance de l’atmosphère au mouvement verticale. L’air instable amplifie le comportement du feu en favorisant le mouvement vertical (convection).
1.6.3.2. Les facteurs topographiques :
La topographie est une variable constante c'est-à-dire qu'elle ne varie pas dans le temps. Elle joue un rôle déterminant pour la propagation du feu et son intensité. Trois principaux paramètres topographiques influent sur les incendies : l’inclinaison des pentes en amplifiant l’effet de radiation et de convection, conditionnant l’inclinaison des flammes par rapport au sol ainsi que leur vitesse de propagation ; l’exposition des pentes au soleil et au vent, la composition de la végétation varie selon l’exposition des pentes en jouant sur la quantité de chaleur reçue par les combustibles en fonction de l’insolation, la quantité et le type de combustible ; et enfin l’élévation du terrain, au dessus du niveau de la mer qui affecte le comportement des incendies de forêt en modifiant la météo avec l’altitude (la température
27 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts baisse, l’humidité relative et la vitesse du vent augmentent) aussi la végétation avec l’altitude (le type de végétation, le taux d’humidité).
1.7. Le régime des incendies :
Les caractéristiques météorologiques et topographiques ainsi que la structure du combustible, jouent un grand rôle dans les effets du feu sur les écosystèmes. Les effets du feu, doivent être évalués en termes de régime des incendies : type, fréquence, intensité et saison (TRABAUD, 1991 ; PAUSSAS et al., 2008 et KEELEY, 2009).
D’après TRABAUD (1989), la fréquence du passage du feu a un effet sur la composition floristique des écosystèmes. Une espèce ne peut survivre si le feu survient trop souvent, ou trop tôt, ou trop tard, dans son cycle de vie. Selon le même auteur, l’intensité du feu varie selon la quantité du combustible, sa structure et sa teneur en eau, mais aussi selon la saison. Les feux peuvent être enfermés au sol dans les communautés où les strates sont largement séparées; tandis que lorsque la distribution verticale du combustible est continue, des feux plus intenses peuvent éclater.
Suivant la saison du feu, la plupart des incendies éclatent en été, mais dans les pays du Bassin méditerranéen le risque du feu est permanent et les incendies peuvent survenir à n’importe quelle époque de l’année. À propos de la taille de l’incendie, TRABAUD (1989) note que la superficie brûlée constitue un facteur écologique important influençant la recolonisation par les espèces. D’après le même auteur, le milieu (ouvert ou fermé) dans lequel atterriront les semences, déterminera la possibilité de leurs germinations, mais aussi leurs croissances au cours des premières années après l’incendie.
Pour la profondeur du brûlis ; TRABAUD, 1989 souligne que : « Les organes souterrains de survie (racines, rhizomes, semences, etc.) sont situés à différents niveaux dans le sol, si la profondeur du brûlis est importante (liée généralement à l’intensité du feu à la surface), les organes seront tués et la réinstallation des espèces en sera d’autant plus difficile ou retardée. Si le feu n’est qu’un phénomène superficiel ne détruisant pas les organes, la reprise de la végétation pourra être rapide et la cicatrisation quasi immédiate ».
1.8. Propagation et parties d’un feu :
Propagation du feu :
Tout feu prend naissance au sol, c’est-à-dire dans la litière, en restant très modéré et facile à éteindre. Il prend de l’ampleur lorsqu’il atteint la strate des broussailles. La hauteur des flammes atteignant 1,5 à 3 fois la hauteur de la strate en combustion, le feu sera d’autant plus violent que la broussaille sera plus haute et plus dense. Le feu peut atteindre les cimes des ligneux hauts et les embraser si la broussaille est suffisamment dense ou si des branches basses, des lichens ou des écoulements de résines font relais (CEMAGREF, 1989). Il est exceptionnel que le feu puisse se transmettre de cime en cime sur une distance supérieure à quelques dizaines de mètres. En revanche, les matières en ignition emportées par les courants de convection peuvent retomber au sol plusieurs centaines de mètres en avant du front de feu et enflammer la litière : le feu semble progresser par «bonds».
28 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts
Fig. 11 : Le schéma de propagation de feu (Source : CEMAGREF, 1989)
La propagation du feu ne se fait pas de la même manière que ce soit sur du plat ou sur des zones montagneuses. Dans le cadre de notre étude de risque feux de forêts testée sur le massif forestier de Chréa, nous pouvons dire que la propagation la plus catastrophique en quelque sorte c’est bien sur des zones montagneuses que sur le plat et c’est à cause de la pente. Mais il aurait aussi un cas ou même sur du plat, il pourrait avoir une propagation assez rapide et dangereuse et ça dépend non seulement d’une végétation dense et très inflammable (matière combustible) mais aussi des conditions climatiques, par exemple si nous avons du vent c'est- à-dire qu’il y a beaucoup d’oxygène et que la chaleur va se propager assez rapidement sur de grandes distances dont laquelle elle va assécher même la végétation et ça peut aussi se propager très rapidement. En effet, la propagation que se soit sur du plat ou sur une zone montagneuse dépend de deux conditions, sur le combustible et sur les conditions climatiques.
Cependant dans notre travail où nous sommes dans une zone montagneuse même s’il n’y a pas de vent, une fois que le feu est déclenché ça va créer un microclimat qui va avoir du vent, un air chaud c'est-à-dire un vent ascendant qui va aussi accentuer plus en plus la propagation.
Les parties d’un feu :
La forme d’un feu réfère à la configuration qu’il adopte en se développant détermine des parties bien distinctes représentées dans la figure ci-dessous.
Fig. 12 : Les parties d'un feu (Source : SIMEONI, 2010)
29 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts
- La Tête : la partie la plus active du front de feu (vitesse de propagation la plus élevée). Un flanc peut rapidement se transformer en tête et vice-versa.
- Le Flanc : côté (entre la tête et l’arrière).
- Arrière : partie opposée du flanc où la propagation du feu est la plus rapide. C’est la zone la moins active (le feu se propage contre les conditions qui favorisent la tête).
- Sautes de feu : un feu nouveau à l’extérieur du périmètre de l’incendie causé par celui-ci. Ils sont dus à des particules incandescentes transportées par le vent ou le panache du feu. Sur terrain accidenté il peut y avoir plusieurs pointes de feu correspondant aux courants que le relief impose au vent. Les « saut du feu), accélèrent la propagation. Ces sautes peuvent propager l'incendie à l'avant du feu établi, à des dizaines voire centaines de mètres de distance du front de feu, en compliquant la lutte et en réduisant la capacité de ralentissement des coupures de combustible (CHATRY et al., 2010).
1.9. Conséquences du feu sur l’écosystème forêt :
Les répercussions de l’effet des incendies se pèsent lourdement sur l’environnement et sur les écosystèmes forestiers. Elles se manifestent de diverses manières sur : la végétation, la faune, le sol et les paysages.
1.9.1. Effet du feu sur les peuplements végétaux :
Le feu entraîne la dégradation de la végétation, ceci dans le cas où les feux sont trop fréquents d’intervalles de 30 ans pour les formations forestières et moins de 10 ans pour les garrigues et les maquis. Il y’a certaines espèces qui peuvent même disparaître. Mais dans la plupart des cas, il n’y a pas envahissement des communautés par des espèces exogènes car se sont des espèces présentées avant le passage du feu, ces espèces réoccupent le terrain brûlé au cours des premiers mois après l’incendie, grâce à leurs possibilités de régénération (exemple : pin d’Alep) (GILLON, 1990 et TRABAUD, 1991).
La végétation herbacée et le sous-bois sont les très sensibles au feu et sont souvent détruits par son passage (MAAPRAT, 2011).
1.9.2. Effet du feu sur la faune :
L’incendie affecte différemment les espèces animales. Les moins mobiles sont souvent brûlées ou asphyxiées (ex : tortues…). Les autres, lorsqu’elles s’échappent, peuvent être affectées par les modifications de leur biotope plus ou moins détruit par le feu.
1.9.3. Effet du feu sur les sols :
Le feu provoque une perte de fertilité des sols qui peut être très faible, provenant ainsi d’érosion qui peut survenir sur les sols siliceux à la suite des incendies. Il entraîne le changement de la structure de l’horizon superficiel, une diminution de la porosité du sol et une réduction de sa capacité de rétention en eau, une augmentation du PH et l’accroissement
30 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts du taux de calcaire, par éclatement de la roche et la réduction de la capacité totale d’échange (GILLON, 1990 et CEMAGREF, 1993).
1.9.4. Effet du feu sur le paysage :
Les incendies ont un impact visuel immédiat sur la biodiversité. Ils détruisent l’habitat des espèces de gibier (perturbation des habitats faunistiques), destruction de la vie microbienne, changement qualitative et quantitative de la couverture végétale, le changement de la couleur et la disparition des éléments structuraux.
2. Prévention et lutte contre les incendies de forêt :
2.1. Lutte :
La stratégie de lutte contre les feux de forêt prévoit les actions suivantes :
2.1.1. La lutte active :
Elle est l’attaque directe du feu, il suffit de disposer au moment voulu et à l’endroit voulu des moyens nécessaires pour l’extinction. L’efficacité de la lutte active dépend de plusieurs facteurs : la rapidité d’intervention, et de détection déclarée et signalée par les postes de vigies, et l’efficacité des moyens humains et matériels mis en œuvre.
2.1.1.1. Les moyens humains :
La protection civile et les services de l’administration forestière doivent se présenter sur la région où s'est déclaré le feu. En cas de besoin, le comité opérationnel de wilayas, de daïra, ou de commune doivent mobiliser tous les moyens nécessaires à la lutte active.
2.1.1.2. Les moyens matériels :
Le petit matériel : le matériel utilisé est : Pelles, Batte feu, serpes, hachettes, pioches hackles à dent, tronçonneuses, jerricane d’eau potable, bidon de carburant de réserve pour les tronçonneuses, paires de jumelles, et les cartes d’infrastructures forestiers essentiels.
Le gros matériel : le gros matériel est disposé par des camions citernes qui varient généralement entre 500 et 6000 litres avec motopompes et des avions comme étant des moyens aériens de type CHADAIR.
2.2. Prévention :
La prévention en forêt désigne l’ensemble des mesures prises avant l’incendie, destinée à réduire les risques d’éclosion et de propagation de feu.
2.2.1. Information et sensibilisation :
Les incendies de forêts ont diverses origines, causes naturelles et causes anthropiques. Plus de neuf feux sur dix sont dus à l'homme et à ses activités, les trois quarts des mises à feu dont l'origine est connue résultent d'imprudences. Il faut donc sensibiliser et former les
31 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts propriétaires, gestionnaires et usagers de la forêt aux risques d’incendie. Les actions de formation, d’éducation et de sensibilisation sont donc primordiales pour la prévention.
2.2.1.1. La formation :
Elle doit être adaptée au public concerné pour développer un "comportement préventif" dans son domaine d’action :
- Les élus locaux, souvent en charge de la maîtrise d’ouvrage des travaux, et responsables de la mise en œuvre de la réglementation correspondante.
- Les acteurs directs de la prévention (forestiers, sapeurs-pompiers...).
- Les responsables d'infrastructures de transport terrestre et de transport d'électricité qui doivent respecter la réglementation (MAAPRAT, 2011).
- Les propriétaires riverains des massifs forestiers qui doivent s’interdire le moindre feu en saison à risque et respecter la réglementation, notamment sur le débroussaillement.
- Les agriculteurs, les sylviculteurs et les entrepreneurs forestiers, appelés à intégrer le risque de mise à feu dans leurs pratiques professionnelles par l’application des techniques sylvicoles préventives, par exemple la plantation d’essences moins inflammables et moins combustibles, le choix des espacements pour empêcher une continuité de combustible sans trop favoriser non plus le développement du sous-bois et la circulation du vent…etc. (VAISS, 2003).
2.2.1.2. L’éducation :
Elle s'adresse aux jeunes en âge scolaire, particulièrement réceptifs aux impératifs de la gestion durable des territoires ruraux, et de la forêt en particulier. Elle les met en contact avec les hommes de la prévention soit au sein des établissements scolaires lors des journées spéciales (MAAPRAT, 2011).
2.2.1.3. La sensibilisation :
Elle s’efforce de mobiliser des publics moins réceptifs et ceux qui ne sont que de passage dans les zones à risque, les touristes notamment. L’information préventive est aussi obligatoire et elle est réalisée au moyen du bulletin municipal, des réunions d’information C.I.L., des articles de presse, par voie d’affichage et par l’élaboration d’un document spécifique d’information (LE RISQUE FEUX DE FORETS, 1998).
2.2.2. La surveillance, la détection et l’alerte :
Elles constituent la phase active de tout système de protection. La détection est assurée par les postes de vigie (PV), les brigades mobiles (BM) et par la surveillance terrestre et aérienne.
2.2.2.1. Postes de vigies :
Les postes de vigies doivent être équipés par une poste radio (émetteur-récepteur) permettant d’être en contact avec la station centrale et les autres postes de vigies, par une paire de
32 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts jumelle, et par des cartes topographiques. Les normes pour installer les postes de vigie sont de 1 poste tous les 25 km, mais nos forêts en sont très faiblement dotées (CHADLI, 2012).
2.2.2.2. Les brigades mobiles (BM) :
Constituées d’un chef de brigade et 6 agents, elles doivent parcourir les itinéraires fixés à l’avance avec son équipement et rester en contact avec les postes de vigies. Chaque brigade doit disposer d’un cahier sur lequel le chef de brigade portera toutes les activités de la journée.
2.2.2.3. La surveillance des massifs forestiers :
La mobilisation de patrouille de surveillance, les patrouilles ordinaires et de première intervention pour les jours à risques importants (SOL, 1992). Elles permettent une détection rapide des feux : observation fixe à partir de tours de guet, surveillance mobile grâce à des véhicules légers de liaison (BOURGEOIS, 2006).
2.2.3. Travaux d’aménagement, d’équipement et l’entretien de la forêt :
2.2.3.1. Le débroussaillement :
L’incendie se propage essentiellement par la végétation basse, on freine sa propagation par le débroussaillage qui est un moyen de prévention des incendies de forêt (DROUET, 1972 et SEIGUE, 1982). Il n’est réalisé que sur des surfaces réduites où il est obligatoirement de débroussailler dans un rayon de 50 m autour des habitations en forêt.
2.2.3.2. L’aménagement forestier :
Pour prévenir les incendies de forêt, les massifs forestiers des régions sensibles sont équipés d’un réseau d’infrastructures (équipements) essentielles en période de danger et d’intervention, à la circulation des services de surveillance et de lutte. A l'échelle de ces massifs, intégrant les obstacles naturels et les zones agricoles entretenues, en les complétant par des ouvrages spécifiques : "points d'eau" et "coupures de combustible" accessibles aux pompiers par des pistes (RECUEIL DES RESUMES, 2013).
Ces coupures de combustible sont mises en place pour cloisonner les massifs forestiers et limiter l’extension des grands feux, ou pour sécuriser la périphérie des zones urbanisées. Les coupures sont des zones de forêt claire ou des zones non boisées, débroussaillées et équipées de pistes d’accès et de points d’eau lorsqu’elles sont destinées à appuyer les opérations de lutte.
Il peut aussi s’agir de zones agricoles cultivées ou pâturées, entretenues suivant un cahier des charges précis afin d’y réduire fortement le développement du feu (MAAPRAT, 2011).
2.2.3.3. Nettoiement, ouverture et entretien des pistes forestières :
Les pistes forestières, doivent obligatoirement avoir une largeur d’environ 4 mètre comportant des places de croisement rapprochées en tous points. La densité des pistes doit être de 2 à 3km par 100 hectares pour permettent d’attendre le maximum possible de pistes en forêt.
33 Chapitre II Généralités sur les feux de forêts
2.2.3.4. Nettoiement, ouverture et entretien des tranchées pare-feu (TPF) :
Elle est un couloir destinée à arrêter la propagation des incendies qui permettent aux sauveteurs de déployer leurs moyens de lutte dans des conditions satisfaisante de sécurité. Les normes établies pour la forêt algérienne sont de 5 ha de TPF pour 100 ha de forêt, le volume total des tranchées pare-feu est de 30668,59 ha dont 20,11% seulement sont aménagées (CHADLI, 2012).
2.2.3.5. La réalisation et l’aménagement de points d’eau :
Chaque forêt doit être obligatoirement aménagée en points d’eau, qui permettre le ravitaillement et l’approvisionnement en eau des moyens mis en œuvre pour lutter contre les incendies de forêts à savoir : des véhicules 4x4 de lutte contre les grands feux dans les endroits stratégiques : mise en place de citernes, camions citernes, bornes incendies (D.D.A.F.GARD., 2004).
Les normes requises en matière de points d’eau varient en fonction de la dimension de celui- ci, mais en moyenne nous considérons qu’il faut un point d’eau tous les 500 ha (GOURARI, 2005).
2.2.3.6. Les respects de la réglementation :
La réglementation concerne les opérations d’incinération des végétaux et des chaumes qui sont à l’origine de beaucoup d’incendie. Les orientations de la politique de prévention sont :
- Evaluer et mettre en cohérence les politiques de prévention au travers de l’établissement, l’élaboration, du suivi et de la révision à l’échelle locale (wilaya) d’un Plan de Défense des Forêts Contre les Feux (PDFCI) (DGF, 2007).
- Poursuivre la mise aux normes et la pérennisation juridique des équipements préventifs : (voies d’accès, points d’eau, vigies, coupures forestières ou agricoles de combustible), obligations légales de débroussaillement à l’intérieur de certains périmètres avec renforcement des sanctions pénales c’est à dire prendre des arrêtés de wilaya pour règlementer le débroussaillage, la circulation dans les zones forestières.
- Améliorer les infrastructures et les équipements de prévention et de lutte contre les feux de forêt (réseau de transmission radio HF et VHF, centres d’intervention rapide (unités de sapeurs-pompiers avec avions et hélicoptères "arroseurs", matériels roulants...) (Réseau de stations météorologiques en forêt) (LE RISQUE FEUX DE FORETS, 1998).
- Renforcer la prise en compte du risque d’incendie de forêt dans les programmes d’aménagement et de gestion des espaces, en particulier dans l’espace rural et aux interfaces forêt/habitat et forêt/agriculture, en hiérarchisant les enjeux économiques, environnementaux et sociaux (MAAPRAT, 2011).
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Chapitre III :
Concepts de cartographie automatique et SIG
Chapitre III Concepts de cartographie automatique et SIG
Chapitre III : Concepts de cartographie automatique et SIG
1. Introduction :
La terminologie des systèmes d’information géographique date des années 1960. Globalement le SIG est un environnement crée pour gérer des données spatiales numérisées et pour satisfaire certains besoins, dont les plus courantes sont l’analyse, la modélisation, la situation et la représentation cartographique. Cependant, il existe plusieurs définitions des SIG, mais il est difficile de sélectionner la plus pertinente. Elles varient selon chaque auteur mais surtout selon l’usage ou le contenu.
La mise en place d’un SIG passe par la constitution d’une base de données géoréférencées graphique et attributaire. Mais avant cela, il est intéressant de s’introduire par des notions fondamentales et des aspects théoriques sur les SIG permettant au lecteur de se familiariser avec ces derniers. Ces aspects concernent les concepts généraux des SIG, à savoir : les définitions, les constituants, les fonctions et les systèmes de gestion de bases de données.
2. Définition d’un SIG :
SIG signifie «Système d’Information Géographique» c’est la traduction de l’acronyme anglais GIS, qui signifie à la fois geographic information system et geographic information science.
Parmi les définitions qui existent jusqu’à présent, nous avons opté la définition américaine qui nous a parait complète émane du Comité Fédéral de Coordination Inter-Agences pour la Cartographie Numérique (FICCDC, 1988) cité par DENEGRE et SALGE (1996), ce comité définit le Système d’Information Géographique comme « Un système informatique de matériels, de logiciels et de processus, conçus pour permettre la collecte, la gestion, la manipulation, l’analyse, la modélisation et l’affichage de données à référence spatiale, afin de résoudre des problèmes complexes d’aménagement et de gestion » Nous ajoutons aussi « de personnels capables de saisir, stocker, mettre à jour, manipuler, analyser et présenter toutes formes d’informations géographiquement référencées ».
C’est un outil doté d’un système de gestion de base de données (SGBD) et de différents outils permettant d’analyser différentes informations géographiques.
3. Principe général d’un SIG :
3.1. Un affichage sous forme de couches d’information (concept de couche) :
Le SIG stocke les informations sur le monde en une série de couches thématiques (ou couvertures). Cette approche simple mais puissante et universelle permet d’organiser la complexité du monde réel en une représentation simple pour faciliter la compréhension des relations entre les objets géographiques. Chaque couche contient des objets de même type (routes, bâtiments, cours d’eau, limites de communes, entreprises,…). Chaque objet est constitué d’une forme (géométrie de l’objet) et d’une description, appelé aussi sémantique. Toutes les couches peuvent être alors considérées comme des variables géographiques.
35 Chapitre III Concepts de cartographie automatique et SIG
3.2. La géométrie des objets :
Le niveau géométrique est la description de la position et de la forme des objets. La position peut s’exprimer par la latitude et la longitude des objets (ou des points qui composent ces objets) ou par des coordonnées x, y dans un système de projection. Les objets peuvent être identifiés sous forme de points (villes, exploitations agricoles,…), d’arcs ou de lignes (routes, chemins de fer,…) et de polygones ou de surfaces (communes, occupation du sol,…).
4. Les composantes d’un SIG :
Un SIG est formé de quatre composantes majeures qui sont le matériel, les logiciels, le personnel et enfin les données qui sont la composante centrale d’un SIG. D’après GILLIOT, (2000), les SIG sont un « ensemble comportant des logiciels, des matériels et des données informatiques, ainsi que des spécialistes destinés à faciliter la manipulation, l’analyse et la présentation de l’information géoréférenciée ».
5. Mode de représentation des données dans les SIG :
5.1. Les données alphanumériques ou non graphiques :
Il s’agit des données qualitatives et des données quantitatives ou numériques. Les données non-graphiques correspondent aux attributs définissant les objets. Parmi les données attributaires on signalera l’existence des métas données qui regroupent toutes les informations permettant de préciser la signification ou encore la qualité d’une donnée : échelle d’origine d’une carte scannée, protocole détaillé de collecte de données.
5.2. Les données graphiques (géographiques) :
Les données graphiques sont le support géographique d’une carte et peuvent être disponible à l’origine sous forme d’images satellitaires, de photographie aérienne ou même de carte scannée. Il existe deux modes de données géographiques, le mode raster et le mode vecteur.
Premièrement, les rasters (ou en maille) qui correspond à la notion d’image (images bit Map). Ils sont des matrices divisées en lignes et en colonnes et dont chaque intersection correspond à un pixel qui est la plus petite unité de surface sur laquelle on possède une information (POIDEVIN, 1991 in AFIR et KEDIA, 2008). L’introduction des données dans un SIG par la technique de scannérisation (scénarisation) conduit à des données de type raster.
Les vecteurs sont constitués de polygones, lignes et de points, la représentation s’effectuant sous forme d’entités ou d’objets. Ce mode permet la représentation des objets dans un espace continu. Cette structure de données correspond à la notion de carte. Il est le mode le plus utilisé dans le monde des SIG modernes, se justifie par le traitement facile et la possibilité d’organiser et stocker les informations géographiques sous forme de bases de données.
Ces deux modes sont complémentaires, les différents logiciels permettent le passage simultané d’un mode à l’autre et tous les deux sont spécifiques à des usages précis. Le raster
36 Chapitre III Concepts de cartographie automatique et SIG est mieux adapté à certains types d’application (ex : télédétection), le vecteur correspond à l’ensemble de besoins courants en gestion de données localisées.
6. Fonctionnalités (5A) d’un SIG :
En tant qu’outil le SIG comporte cinq fonctions essentielles et qui sont commodément agrégées sous le sigle : « 5A ».
6.1. L’abstraction :
Abstraire revient à concevoir un modèle qui organise les données par composants géométriques et par attributs descriptifs ainsi qu’à établir des relations entre les objets (TAIBAOUI, 2008). C’est la transformation du réel en un ensemble de couches. Exemple : le relief peut être représenté par des courbes de niveau, ou par un modèle numérique de terrain.
6.2. Acquisition (entrée des données) :
C’est la collecte de l’information, la première étape une fois le modèle de donnée choisi. Cela se fait de multiples façons, manuellement ou non, interactivement ou par lecture de fichiers ou de table d’information (FERKA-ZAZOU, 2006).
Elle concerne le sous-système d’entrée des données qui permet la saisie, la collecte et la transformation des données graphiques et descriptives sous forme numérique (MEZRAG, 2006).
6.2.1. La saisie des données graphiques :
C’est le processus de transformation d’information en données informatiques. Elle comporte :
- La numérisation : production à partir d’un document graphique, plan ou carte d’un fichier informatique contenant des coordonnées et des informations des dessins à travers des attributs définissant la représentation des entités géographiques.
- Le scannage : numérisation automatique par balayage qui transforme un document existant sous support papiers en image numérique (fichier informatique) au moyen d’un scanner, le fichier obtenu est un fichier maillé ou raster.
- Le calage : c’est une transformation géométrique effectuée sur un document graphique. Caler une image raster signifie saisir des coordonnées géographiques dans une projection définie en indiquant quels point de l’image correspondent à ces coordonnées. Le minimum des points de calage est de quatre points avec zéro d’erreur pixel. Ces points doivent couvrir l’ensemble de la carte dans les côtés pour éviter toute déformation.
- La vectorisation des données (digitalisation) : c’est une opération de transformation du fichier obtenu par scannage en segments, éventuellement en forme et structure. Le principe de la digitalisation est de convertir le format raster des cartes calées en format vecteur des cartes.
37 Chapitre III Concepts de cartographie automatique et SIG
6.2.2. Saisie des données descriptives :
Elle se fait manuellement par le clavier. Les informations préexistantes doivent comporter des précisions sur leur production (date, mode de calcul, etc.).
6.2.3. Entrée des données :
Elle se fait par récupération des données extraites de bases externes.
6.3. Archivage (la gestion des données) :
C’est le sous-système de stockage et de gestion des données (MEZRAG, 2006). Elle consiste à transférer les données de l’espace de travail vers l’espace d’archivage (disque dur) (TAIBAOUI, 2008). Cette étape consiste-en : a) - Le stockage des données. b) - L’édition des données : pour corriger des données existantes, les principales opérations d’édition sont les suivantes : ajouter / supprimer / déplacer des entités (nœud, arc, polygone), changement d’échelle des entités et changement de la valeur d’un attribut. c) - Mise à jour des données : suivant la vitesse à laquelle les données spatiales changent et suivant l’importance des modifications, la mise à jour prendra la forme d’une simple édition. d) - Extraction des données : se fait par tous les modules du logiciel, soit par consultation exhaustive des fichiers, soit en formulant des requêtes.
6.4. Analyse des données :
C’est la manipulation des données qui permet de définir et d’exécuter un traitement sur les données pour produire des informations dérivées.
Elle comprend l’interaction, l’union et la jonction des couches ; la recherche et la sélection des éléments obéissant à des critères déterminés ; la mesure dans l’espace (distance entre deux points, volume, surface d’un polygone, etc.), l’analyse statistique (écart type, minimum, maximum, pourcentage, histogramme, somme, etc.).
6.5. Affichage (sortie des données) :
La sortie est la conversion des données d’un produit cartographique sur papier ou sur écran. L’affichage de ces données est représenté sous différentes formes : cartes imprimées, tableaux de données, des figures ou des graphes.
. Réalisation d’une carte et mise en page :
Une carte est une représentation géométrique plane, simplifiée et conventionnelle de tout ou partie de la surface terrestre dans un rapport de similitude convenable qu’on appelle l’échelle (JOLY, 1974).
38 Chapitre III Concepts de cartographie automatique et SIG
Elle nécessite une mise en pages globale sur l’espace du support dévolu à la carte : cela implique la disposition de l’espace cartographié à un endroit adéquat, laissant une place suffisante au titre, à la légende et à l’échelle de la carte (STEINBERG, 2003).
Afin d’organiser, d’équilibrer, et de hiérarchiser l’information, la mise en page conditionne aussi l’esthétique d’une carte dont le but est de créer une image cartographique qui favorise au mieux la transmission du message à exprimer (CHADLI, 2012).
Les cartes représentées nécessitent divers éléments :
. L’échelle : est un élément fondamental en cartographie dans la mesure où toute carte constitue obligatoirement une réduction par rapport à la réalité du terrain. Selon ROULEAU (1991), l’échelle conditionne par conséquent toute les opérations d’élaboration d’une carte.
. Les projections cartographiques : il existe de multiples formes de projections cartographiques, deux séries de critères suffisent à les caractériser : la réduction des altérations et les surfaces de projection.
- La réduction des altérations : à cet égard on distingue deux grands types : les projections conformes qui conservent les rapports d’angles sur la carte par rapport à la terre ; et les projections équivalentes qui assurent les conservations des rapports de surfaces.
- Les surfaces de projection : il existe trois grands types ; les projections cylindriques, coniques, et azimutales ou stéréographiques (ROULEAU, 1991).
7. Intérêt d’un SIG :
Les SIG servent principalement à :
-Acquisition, stockage et accès rapide aux informations ;
-Intégration de données provenant de diverses sources ;
-Visualisation des données et affichage des informations localisées ;
-Fournir des renseignements qui offrent certaines réponses aux chercheurs ;
-Réagir rapidement après des événements ou des catastrophes ayant un impact sur le territoire ;
-Enregistrer, questionner et analyser l’information sur le territoire ;
-Gestion d’objets à référence spatiale (gestion du territoire, de projet…etc.) ;
-Etablir des cartographies rapides (des cartographies thématiques) ;
-Mettre en œuvre des processus de choix spatiaux interactifs ;
-Effectuer des simulations.
39 Chapitre III Concepts de cartographie automatique et SIG
8. Les éléments d’un SIG :
Un SIG performant est formé de deux éléments fonctionnant en parfaite synergie : un Système de Gestion de Bases de Données (SGBD) et d’une base de données géographique BDG permettant de localiser avec précision les données du SGBD (STEINBERG, 2002).
La BDG est raccordée à un système de coordonnées terrestre, généralement les méridiens et les parallèles.
Fig. 13 : Eléments d’un SIG (Source : STEINBERG, 2002)
8.1. Définition d’une base de données :
Une base de donnée BD (en Anglais DB : Data Base) est une collection de données et de fichiers inter-reliées sur un certain sujet dans un domaine particulier. Une entité dans laquelle il est possible de stocker des données et les mémorisées de façon structurée de manière à faciliter leur exploitation et avec le moins de redondance possible.
Ces données dans le cadre d’une BD relationnelle sont des enregistrements doivent pouvoir être utilisées par des programmes et par des utilisateurs différents.
Selon ADIBA et DELOBEL (1982) : « Une base de données est un ensemble structuré de données enregistrées sur des supports accessibles par ordinateurs pour satisfaire simultanément plusieurs utilisateurs de façon sélective et en un temps opportun ».
8.2. Base de données géographiques (B.D.G) :
Une base de données géographique (B.D.G) est une base de données ou coexiste les deux types de données spatiales et alphanumériques.
8.3. Système de gestion de base de données (S.G.B.D) :
8.3.1. Définition :
Afin de bien pouvoir gérer de multiples données et l’accès à ces dernières par de nombreux utilisateurs, le besoin d’un système de gestion s’est vite fait ressentir. La gestion de base de données se fait grâce à un système de gestion de base de données appelé S.G.B.D ou D.B.M.S
40 Chapitre III Concepts de cartographie automatique et SIG
(Data Base Management System). C’est un logiciel qui permet à un utilisateur d’interagir avec une base de données et de la manipuler.
8.3.2. Rôles du Système de Gestion de Base de Données (SGBD) :
Il en ressort de la définition ci-dessus les différentes fonctions offertes par un SGBD à savoir :
- La manipulation des données par des non informaticiens : autoriser et superviser l’accès aux données (informations) par de multiples utilisateurs, en fournissant différents langages selon le profil de ces dernières ;
- D’organiser les données sur les supports de stockage et répondre à des requêtes par un niveau de performance adapté.
- D’assurer des fonctionnalités de gestion nécessaires au maintien et à l’exploitation d’une base de données (saisie, correction, suppression, extraction, interrelation…), des opérations liées à la topologie (recherche sur localisation…), mais aussi la gestion des droits d’accès (DAOUD, 2005).
Un SGBD géographique est un SGBD dédié aux bases de données géographiques. Il doit présenter d’autres fonctionnalités telles que :
- Fonctionnalités de DAO (Dessin Assisté par Ordinateur) pour l’acquisition des données cartographiques.
- Fonctionnalités d’organisation des données géographiques dans une cohérence à la fois fonctionnelle et géométrique.
- Restitution des données sous formes cartographiques.
8.4. Procédure d’élaboration d’une base de données :
La collecte de données constitue la première phase de tout traitement automatique. A ce titre, d’après CALOZ (1990) in AITBENAMER (1996), l’objectif principal d’une base de données est de disposer d’un outil de gestion. Pour gérer, il est nécessaire de représenter la manière dont interagissent différents éléments du système. La constitution d’une BD passe par ces trois principaux objectifs :
- Analyse des systèmes : elle est importante car elle explique la représentation du phénomène par ses données utilisées et ses besoins liant les différents éléments du système.
- Modèle conceptuel des données (MCD) (Modélisation conceptuelle) : il a pour but d’écrire de façon formelle les données qui seront utilisé par le système d’information, il s’agit donc d’une représentation des données, facilement compréhensible, permettant de décrire le système d’information à l’aide d’entités et de relation. Le schéma conceptuel permet d’exprimer les relations entre entités situées sur les couches différentes.
Selon le mode de représentation vectorielle, on distingue trois modèles conceptuels : le modèle topologique (s’appuie sur une représentation de données au sein d’un graphe
41 Chapitre III Concepts de cartographie automatique et SIG strictement planaire), le modèle réseau (au sein d’un graphe qui peut être planaire ou non) et le modèle spaghetti (d’un graphe qui n’est en aucun cas planaire). Ce dernier, désigne en fait, l’absence de structuration logique (BELHADJ-AISSA, 2004).
- Modèle logique des données (Modélisation logique) : il consiste à décrire la structure des données utilisées sans faire référence à un langage de programmation. Il s’agit donc de préciser le type de données utilisées lors des traitements. La modélisation logique consiste à l’optimisation des regroupements de données et leur cheminement.
Dans le modèle logique nous nous intéressons uniquement aux fichiers logiques, donc aux fichiers tels qu’ils sont pensés par le concepteur, sans préjuger sur les méthodes de stockage (index, pointeur, etc.) et sans ignorer toutefois les limites et les possibilités de ces fichiers selon le logiciel utilisé (BENSAID, 1997).
Ce modèle logique des données est en quelque sorte le mode d’intégration du modèle conceptuel dans la SGBD (PANTAZAY et DONNEY, 1996 in BOUALAM, 2002). Pour cela on dispose d’un choix entre les quatre types de modèles logiques cités par la suite.
8.4.1. Les différents modèles des SGBD :
Il existe différents modèles des SGBD et qui sont :
Modèle hiérarchique : il est basé sur l’établissement de liens purement hiérarchiques (père- fils) entre fichiers.
Modèle réseau : une base de données réseau organise les données dans un réseau. Ce modèle est basé sur l’établissement, par l’utilisateur, de liens multiples entre fichiers.
Modèle orienté-objet : ce modèle est un objet indivisible qui a l’identité, l’attribut et le comportement défini dans l’objet lui-même. Il existe un modèle qui est un compromis entre l’orienté-objet et le relationnel, il s’agit du modèle objet relationnel.
Modèle relationnel : les données sont organisées en relations ou tables à deux dimensions (lignes et colonnes). Les lignes correspondent aux objets réels (les entités ou enregistrements) et les colonnes correspondent aux attributs qui sont les descripteurs de ces entités (SEMAR, 2009). Les caractéristiques de ces tables sont les notions de clef primaire et de clef externe qui sont employées pour fournir des liens entre les objets dans différentes relations.
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Chapitre IV :
Méthodologie
Chapitre IV Méthodologie
Chapitre IV : Méthodologie
1. Problématique et objectif :
L'écosystème forestier méditerranéen a la réputation d’être sujet à des risques d'incendies très élevés ayant des séquelles d’ordre sociaux, économiques, écologiques mais aussi humains. En Algérie, cet écosystème est sérieusement menacé par ce fléau et les conséquences demeurent une préoccupation majeure. Cependant, le Parc National de Chréa représente un exemple typique des régions algériennes bénéficiant de surfaces forestières abondantes mais souffrant des incendies de forêts.
Il est devenu nécessaire de mieux connaître ce phénomène, ses aléas et ses enjeux (BLANCHI, 2001 in BOU KHEIR et al., 2005). C’est la raison pour laquelle il existe à l’heure actuelle une forte demande en matière de cartographie du risque d’incendie de forêt pour être en mesure de lutter convenablement contre ce fléau. Cette cartographie constitue donc un outil typologique et une priorité pour tout plan d’aménagement durable et pour la prévention des événements catastrophiques du feu.
Afin de parvenir à notre objectif, nous avons procédé à la création d’un modèle permettant sous un système d’information géographique (SIG), d’identifier les zones à risque dans le massif forestier de Chréa et de cartographier leur étendue. Dans ce contexte, le présent travail consiste en l’élaboration d’une cartographie numérique détaillée du risque d’incendie axé sur la partie centrale du Parc National de Chréa (Wilaya de Blida).
2. Outils utilisés pour la cartographie des risques :
Associée à la géomatique, discipline qui concerne la création et l’exploitation des systèmes d’information géographiques (SIG), la télédétection devient un outil précieux d’aide à la décision en matière de protection de l’environnement et de prévention des risques naturels à différentes échelles. Pour cela, nous nous intéresserons à l’utilisation de ces technologies géomatiques (SIG et télédétection) dans notre cartographie du risque d’incendie de forêts.
2.1. Choix du moyen informatique utilisé :
Le matériel informatique utilisé doit être adéquat et performant pour une meilleure efficacité. Nous avons utilisé essentiellement un micro-ordinateur qui est le composant indispensable au SIG. Pour créer notre base de données, nous avons fait appel à plusieurs logiciels à savoir : logiciel de traitement statistique Microsoft Office Excel pour la saisie des données tabulaires, logiciel de traitement et de cartographie à savoir l’ArcGis version 9.3 pour le SIG et ENVI version 4.4 pour la télédétection.
-ENVI : « Environnement for visualising images » est un logiciel performant qui offre la possibilité de visualisation, du traitement et d’analyse complète des images de télédétection (des données de grande taille de la plupart des formats). L’avantage principal de ce logiciel est sa capacité de manipuler plusieurs images multi spectrales, c'est-à-dire comportant plusieurs bandes spectrales. Sa fonctionnalité réside dans le fait qu’il comporte une
43 Chapitre IV Méthodologie bibliothèque d’algorithmes comportant des fonctions de transformation de données (l’analyse en composantes principales), des fonctions de filtre ainsi que des fonctions de classification.
-Le logiciel ArcGis : est l’un des logiciels SIG qui répond bien à notre travail, il est facile d’utilisation, toutes ces applications ont permis d’éxplorer, afficher et interroger les données spatiales en utilisant un panel d’outils ; de réaliser les opérations d’analyses spatiales ; d’éditer les fichiers de format ArcGis ou les géodatabases personnelles ; de créer des cartes de qualité en utilisant des outils ou des assistants ; de créer et gérer des annotations ; de réaliser des diagrammes en 2 ou 3 dimensions ; et d’échanger de nombreuses sources de données.
Les traitements préalables effectués sur ArcGis se résume à :
1-ArcToolbox : il s’agit surtout d’un outil de conversion formats de données, de conversion des systèmes de coordonnées, de traitement et d’analyse présentés sous la forme d’assistants.
2-ArcMap : est l’application centrale d’ArcGis. Elle permet de visualiser, de créer, de modifier, d’analyser et de présenter les données spatiales et attributaires. Grâce à la fonction 3D analyst (analyse spatiale), analyse de surface isoligne, pente (slop) et exposition (aspect) sont présentés en différentes classes et extraites en couches.
3- ArcCatalog : est l’application qui permet de gérer, de consulter et d’enrichir les sources de données. L’icône outils – AcrCatalog « exporter une grille vers un fichier ASCII » permet l’archivage de toutes ces couches dans le catalogue (CHADLI, 2012).
2.2. Méthodes utilisés :
La réalisation de cette étude s’est déroulée à travers une méthodologie qui comprend une série de méthodes susceptibles de contribuer à l’évaluation et à la cartographie du risque d’incendie de forêts. Ces méthodes reposent sur plusieurs étapes résumées comme suit :
- Inventaire bibliographique : consiste en la récolte des données et d’informations relatives à la thématique et à la région d’étude (thèses, rapports, publications, études, images satellitaires, cartes thématiques et topographiques, données biotiques, climatiques, socio- économiques, etc). Les données ont été collectées au niveau de la DGF, au niveau du siège du Parc National de Chréa et la conservation des forêts de la wilaya de Blida, l’Office National des Statistiques (ONS), l’Agence Nationale d’Aménagement du Territoire (ANAT) et l’Office National de la Météorologie de la wilaya d’Alger (ONM Dar-El-Beida).
- Apport du terrain : est portée sur le travail de terrain, l’échantillonnage et la réalisation des relevés phytoécologiques.
- Traitements des images satellitaires : pour définir les unités cartographiques nécessaires.
- Traitements et analyses des données : en relation avec les types d’informations recueillies.
- Approche SIG : implémentation des données obtenues pour définir un modèle de représentation cartographique.
44 Chapitre IV Méthodologie
3. Approche méthodologique adoptée :
Le thème choisi, nous a amené à proposer une méthodologie de recherche et de sélectionner un certain nombre de techniques nécessaires à son élaboration. La méthode proposée est inspirée du travail réalisé à l’Ouest d’Alger, au cœur d’une zone urbaine (Forêt de Bainem) par BELHADJ AISSA M. (2003). La cartographie automatique du risque d’incendie consiste à définir plusieurs paramètres et une démarche à suivre, en prenant en compte l’aspect humain et la topomorphologie du terrain d’étude. Pour mettre en relief cette cartographie, notre étude du risque se fera en fonction de l’approche géomatique adoptée. Mais avant d’exposer cette approche, il est important d'apprécier la connaissance de la notion de risque, de préciser ce que nous entendons par « risque d’incendie ». Il s'agit par la suite de clarifier les concepts de risque et ses termes associés.
3.1. Définition et description du concept de risque :
Il existe à l'heure actuelle une multiplicité de méthodes d'évaluation et de cartographie du risque d'incendie. Cette diversité traduit, entre autres, la très grande variété des besoins. L'expression de ces besoins est souvent confuse et les concepts employés peuvent recouvrir des significations très différentes.
Par exemple, la notion d’aléa (occurrence du phénomène) sera parfois employée pour la probabilité d'éclosion (du fait des conditions naturelles ou du fait de l'activité humaine ou bien encore des deux). La notion d’aléa sera à d’autres reprises employée pour la probabilité d'incendie (pouvant être obtenue de manière historique ou à partir de simulations de parcours d'incendies allumés dans tout le territoire d'étude) (PDPFCI, 2008).
Le risque d’incendie (Rinc) a deux composantes très importantes et qui se complètent, une composante physique et une autre biologique, c'est-à-dire, les risques qui révèlent de la physique (pente, topographie, pédologie, etc.) et de la biologie (peuplement forestier) et ceux qui relèvent du danger potentiel : inflammabilité, combustibilité qui sont ainsi liés à la nature du couvert forestier.
De la même façon, la notion de risque d’incendie (Rinc) est découpée en deux termes indépendants, qui sont l’aléa incendie et la vulnérabilité à l’incendie.
L’aléa incendie (Ainc) exprime la probabilité qu'un événement se produise. Plus précisément, l’aléa se définit comme « la probabilité qu’un phénomène naturel (feu de forêt) d’intensité donnée se produise en un lieu donné ». Il est donc lui-même fonction de deux éléments l’occurrence et l’intensité, et les conséquences particulières découlant de cet événement : la vulnérabilité à l’incendie.
La vulnérabilité à l’incendie correspond aux « conséquences prévisibles d’un phénomène naturel (d’un tel incendie) d’intensité donnée sur les enjeux (personne, bien, équipements, infrastructures et environnement) ». Elle est donc fonction de deux éléments : les enjeux et les parades (dispositifs de prévention ou de lutte).
45 Chapitre IV Méthodologie
Tab. 8 : Tableau synthétique des éléments du risque (Source : CEMAGREF, 2000)
RISQUE Aléa Vulnérabilité Occurrence Intensité Enjeu Parade Probabilité Probabilité Surface Intensité de d’éclosion d’incendie menacée l’incendie
Pour le risque aléa à l’incendie, on distingue :
•La probabilité d'éclosion : contrairement aux autres phénomènes naturels, les feux peuvent théoriquement éclore en n'importe quel point de l'espace (dans les zones recouvertes de végétation). La probabilité d’éclosion est la probabilité de départ de feu en un lieu donné.
•La probabilité d’incendie : est la probabilité que le feu se propage en un lieu donné (quel que soit le lieu d'éclosion).
•La surface menacée : est la surface pouvant être potentiellement parcourue par un feu démarrant dans des conditions données « conditions de référence »
•L’intensité de l'incendie : la puissance du front de feu, correspondant à la quantité d’énergie dégagée par le feu par unité de temps, elle permet d’évaluer le comportement du feu. (CEMAGREF, 2000).
Pour le risque vulnérabilité à l’incendie, on distingue :
• Les enjeux : définit comme les éléments de la vulnérabilité du site quant aux conséquences subies par le passage d’un feu de forêt. Deux catégories d’enjeux indissociables peuvent être définies : la prévention et la réduction des conséquences des incendies sur les personnes et les biens ; et la protection des forêts et des milieux naturels (PDPFCI, 2008).
• Les parades : sont les moyens de prévention, d’équipement et de lutte dont la mise en oeuvre réduit le taux d’endommagement des enjeux. Le taux d’endommagement est la proportion détruite de l’élément exposé (enjeu), s’il est atteint par un phénomène d’intensité donnée. Il résulte du croisement de deux éléments du risque : l’intensité et l’enjeu. On peut distinguer les parades actives (moyens de DFCI, moyens de lutte,…) et les parades passives (débroussaillement, pare-feu,…) (CEMAGREF, 2000).
Dans la plupart des travaux, les auteurs utilisent un sous élément de la vulnérabilité à l’incendie qui est l’enjeu, c’est pourquoi dans notre calcul d’indice de risque des incendies de forêts, nous avons utilisé le terme enjeu qui est l’impact sur la population, sur les biens, les usines, etc.
Donc il y a deux composantes qui sont tout à fait différentes : la probabilité d'occurrence d’un feu de forêt, et l’impact de ce feu de forêt sur la population et les biens. En effet, le risque a deux dimensions : une dimension potentielle et une dimension de l’impact du feu de forêt.
46 Chapitre IV Méthodologie
4. Méthodologie développée :
Pour mettre en évidence notre approche géomatique, nous nous sommes appuyés sur certains travaux traitant le SIG et la télédétection, nous citons le travail de BELHADJ AISSA M. (1999-2004) ; CALOZ R. et COLLET C. (2001) ; de GIRARD M. et GIRARD C. (2004) ; de GUETTOUCHE M.S. (2010) et de GUECIOUER O. (2011).
Pour la mise en œuvre de notre méthodologie, nous présentons tout d’abord le modèle utilisé pour le calcul de l’indice du risque d’incendie, puis les différentes méthodes géomatiques qui sont appuyées d’une part sur la télédétection en insistant sur le modèle utilisé dans la cartographie des milieux forestiers, et d’autre part sur le SIG et la méthode de modélisation de notre base de données du risque d’incendie (Voir organigramme méthodologique).
Pour la conception du modèle de données, nous proposons une étape à plusieurs niveaux. Ces niveaux nous permettent de distinguer divers éléments du risque. Ensuite, chacun de ces éléments sera modélisé en sélectionnant les paramètres essentiels ainsi qu'un mode de représentation. L'interprétation et l'analyse de ces différents éléments par croisement des différentes couches de données du SIG permettent l'estimation de l'indice du risque, le codage de cet indice et sa cartographie (BELHADJ-AISSA et al., 2002).
4.1. Modélisation du risque incendie de forêt :
Afin d’atteindre l’objectif fixé pour calculer le risque d’incendie, il est nécessaire de modéliser chacun des éléments du risque. La modélisation consiste à distinguer les paramètres spécifiques à chaque élément. Ces paramètres seront appelées composantes. Les composantes sont au nombre de cinq, le climat (humidité de l'air, la direction du vent, pluviométrie et température), les activités humaines (occupation du sol,...) la végétation (combustibilité, inflammabilité, biomasse), la topographie ou le relief (pente, exposition), et l’historique des incendies (surface brûlée…) (BELHADJ-AISSA et al., 2002). La composante activité humaine peut être envisagée sous trois aspects : sources de départ de feu, enjeux (personnes, biens, installations), moyens de lutte (CEMAGREF, 2000). Ces différents paramètres représentés dans le tableau I (Annexe 1) sont très corrélés et c’est leur combinaison qui influence l’éclosion, ou provoque la propagation et l’intensité du feu. Les principaux paramètres (composantes) sont représentés par l’organigramme de la figure n°14 ci-dessous.
Dans les modèles du risque d’incendie de forêt relevés dans les références bibliographiques, les paramètres climatiques sont exprimés par l’indice climatique Iclm mais pour notre étude nous ne les avons pas retenus pour l’évaluation du risque d’incendie de forêt.
Ainsi, nous avons retenu, pour cette modélisation, les éléments les plus pertinents à savoir : la végétation dont les paramètres descriptifs vont intervenir dans le calcul de l'indice de combustibilité, le relief représenté par les paramètres topographiques qui interviennent dans le calcul de l’indice topomorphologique et enfin les infrastructures routières et le paramètre anthropique qui sont utilisés pour évaluer l’indice d’occupation humaine (BELHADJ- AISSA et al., 2003). Le modèle appliqué donc fait intervenir les trois principaux facteurs : le combustible, la topomorphologie, et l’activité humaine (BENABDELI et al., 2009).
47 Chapitre IV Méthodologie
Composantes du risque feux de forêts
Infrastructures Caractéristiques Caractéristiques Caractéristiques Caractéristiques de la forêt écologiques climatiques physiques socio-économiques
-Pistes -Essences -Pluviométrie -Relief -Population -Sentiers -Densité -Humidité -Altimétrie -Habitat -TPF -Recouvrement -Température -Hydrographie -Activités -Poste de vigie -Age -Vents -Pédologie -Points d’eau -Hauteur
-Teneur en eau
Fig. 14 : Les différentes composantes intervenant dans le calcul de l’indice de risque de feu de forêt (Source : BELHADJ-AISSA et al., 2003)
4.1.1. Historique des incendies de forêts dans la wilaya de Blida :
4.1.1.1. Collecte des données :
Au niveau de la wilaya de Blida, la collecte des données concernant le nombre, le moment exact et la localisation des incendies de forêt et d’espaces naturels par année et les combustibles affectés était une question difficile à résoudre. En effet, les données étaient dispersées entre plusieurs institutions comme la Direction Générale des Forêts (DGF), la conservation des forêts et le siège du Parc National de Chréa. Ces données n’étaient pas classifiées d’une manière homogène et ne fournissaient pas les mêmes informations pour un incendie donné.
Les données sur les incendies ont été recueillies donc auprès de la conservation des forêts, sous forme de bilans d’incendies mensuels et annuels sur une période de neuf ans (2003- 2012) et des rapports sur les infrastructures et les équipements. Ces données récoltées ont fait l’objet d’analyse statistique qui nous a permis de construire certaines relations pertinentes dans le choix des facteurs intégrés dans la propagation des incendies et les résultats obtenus sont exprimés sous forme graphique. a) Les incendies de forêt au niveau de la wilaya de Blida :
Chaque année des incendies sont enregistrés à travers la wilaya et sont à l’origine de dégâts très importants. Ces incendies constituent actuellement un des fléaux les plus dévastateurs de nôtre patrimoine forestier. Cette situation est due en partie : aux conditions météorologiques très favorables à l’éclosion des incendies marquées parfois par un vent assez fort (ex Sirocco qui se manifeste un à trois jours/an), par température modérée, et la nature des peuplements composés essentiellement par des essences résineuses (Pin d’Alep, Genévrier, Thuya) qui sont très inflammables.
48 Chapitre IV Méthodologie
Selon les statistiques relevées auprès de la conservation des forêts (période 2003-2012) montrent que le bilan des incendies chiffré atteste incontestablement de la gravité et de l’ampleur de ce phénomène dévastateur. En effet, le feu détruit une moyenne de 1740,57 ha durant la période estivale (juin-octobre). La moyenne des différents programmes de reboisement ne peut équilibrer ces pertes même si le taux de réussite de ces actions est de 100 %, ce qui n’est malheureusement pas le cas. Donc, il est légitime aujourd’hui de se demander quels sont les origines de ces incendies et comment peut-on minimiser les dégâts occasionnés par les incendies avec une stratégie susceptibles de changer l’influence de ce fléau dans la dégradation du patrimoine forestier (CONSERVATION DES FORETS, 2013). b) Bilan et analyse des incendies durant la période (2003-2012) :
Nombre de foyers d’incendies et les superficies incendiées :
Le bilan des incendies de forêts enregistré durant la dernière décennie (2003-2012) s’élève à 1898 foyers ayant causés une superficie totale parcourue par le feu de l’ordre de 17405,74ha répartie comme suit : forêt (3565 ha soit 20,48%), maquis (3829,48 ha soit 22%), broussailles (9478,59 ha soit 54,46%), et vergers (532 ha soit 0,03%). Ce qui nous donne en termes de moyenne une superficie de 9,17 ha/foyers et une superficie de 1740,57 ha/année. (Voir tableau 9 et figure n°15).
Tab. 9 : Nombre de foyers d’incendies et superficies incendiées/ha dans la wilaya de Blida (Période : 2003-2012)
Années 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Nombre de 27 82 112 89 130 179 146 375 275 553 foyers Superficie 243,15 940,18 1068,5 849,75 7489 1006,2 1206,1 1220,1 540,32 3052,5 (ha) (Source : CONSERVATION DES FORETS, 2013).
Bilan des incendies (Période de 2003‐ 2012) 8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Superficie (ha) 243,15940,181068,5849,7574891006,21206,11220,1540,323052,5 Nombre de foyers 27 82 112 89 130 179 146 375 275 553
Fig. 15 : Représentation graphique des superficies incendiées et du nombre de foyers d’incendies dans la wilaya de Blida (Période : 2003-2012)
49 Chapitre IV Méthodologie
D’après le tableau 9 et la figure n° 15 on constate que les années 2007, 2010 et 2012 sont les années les plus ravagées par le feu, dont l’année 2007 est l’année la plus touchée considérée comme une année « noire » où l’on a enregistré plus de dégâts avec une superficie de 7489 ha.
Répartition des incendies suivant les régions :
Le classement du nombre et de la superficie incendiée par région est comme suit : région Est du parc avec 7341,49 ha incendiée soit 42,18%, région Centre avec 5717,54 ha incendiée soit 32,85% et enfin région Ouest avec 4346,71 ha incendiée soit 24,97%.
Répartition des incendies suivant les espèces :
Les espèces forestières qui ont été les plus touchées sont : les maquis 388,48ha soit 22,31%, le pin d’Alep 2188,11ha soit 12,57%, le chêne liège 586,52ha soit 3,35%, le chêne vert 337,24ha soit 1,94%, le cèdre 44,60ha soit 0,26% et autres espèces 418,53ha soit 2,40%.
Cette répartition a respecté la répartition des groupements de végétaux existant dans les forêts de la wilaya à prédominance de résineux et de maquis.
Répartition des incendies par fréquence horaire :
L’état de répartition des incendies par tranche horaire nous renseigne que la tranche horaire 12h-16h a enregistré le plus nombre d’incendies déclarés, ceci a respecté la logique étant donné que les températures durant cette tranche horaire sont à leurs plus haut niveau.
Par ailleurs, on constate les tranches horaires : 00h-06h avec 18 incendies soit 0,95% ; 06h- 10h avec 97 incendies soit 1,98% ; 10h-12h avec 369 incendies soit 19,44% ; 16h-18h avec 242 incendies soit 12,75% ; 18h-20h avec 138 incendies soit 7,27% et 20h-24h avec 89 incendies soit 4,69%.
Ceci démontre que les incendies déclarés durant la fin de la journée et le début de la journée sont minimes soit 5,64%, tandis que la tranche horaire 10h-20h, elle représente 89,25% du nombre total des incendies déclarés.
Fréquence des incendies suivant les jours de semaine :
L’examen de l’état de répartition du nombre de foyers déclarés suivant les jours de la semaine, nous permet de relever que les risques de déclenchement des feux est présent durant tous les jours de la semaine, néanmoins on constate une légère hausse durant les jours de week-end et le mercredi, ceci démontre que la pression anthropique est permanente et le risque d’éclosion des feux persiste durant tous les jours de la semaine.
Répartition mensuel des incendies :
L’analyse de la répartition des superficies incendiées et du nombre des foyers enregistrés entre les différents mois de la décennie nous permet de relever ce qui suit : le mois de juin est le moins touché en termes du nombre et de la superficie incendiée soit respectivement 4,79% et 0,44% alors que le mois d’Aout est le plus touché soit 37,46% et 55,10%.
50 Chapitre IV Méthodologie
Le mois de juillet avec 21,13% du nombre total des incendies déclarés et 21,78% de la superficie totale incendiée. Le mois de septembre avec respectivement 23,34% et 12,79%. Le mois d’octobre avec 11,28% et 9,89%.
Classement des foyers d’incendie par ordre d’importance :
L’analyse de cet état nous indique ce qui suit : 751 incendies ont une moyenne ne dépassant pas 01 ha, 720 incendies ne dépassant pas 05 ha, 213 incendies ont une moyenne de 05 à 10 ha, 178 incendies ont de 10 à 50 ha, 22 incendies ont de 50 à 100 ha, 09 incendies ont de 100 à 200 ha, et enfin 05 incendies ont une moyenne de 200 à 300 ha. L’analyse de ces résultats nous fait ressortir que 71,66% du nombre total des incendies déclarés n’ont pas dépassés les 05 ha et 10,70 % du nombre total des incendies déclarés n’ont pas dépassés les 10 ha.
Répartition des foyers d’incendies par nature juridique et détection des feux :
Cet état reflète que la majorité des incendies ont été signalés par l’administration des forêts à travers les brigades mobiles (78,66%) et les postes de vigies (16,39%). La détection des feux par les autres structures se répartit comme suit : protection civile (59 incendies soit 3,11%), citoyens (divers : 34 incendies soit 1,79%).
En effet, la recherche des causes des incendies reste une action difficile à mener, si les origines de départ des feux de forêts ne sont pas déterminées préalablement. La lutte contre les feux de forêts est donc nécessaire et d’un intérêt général (CONSERVATION DES FORETS, 2013).
4.1.2. Modèle de l’indice du risque utilisé :
L’établissement de la carte de risque d’incendie de forêt fait appel à l’utilisation d’un modèle. Pour notre application, compte tenu de l'absence d'un modèle de calcul du risque d'incendie dans notre pays, et parmi les nombreux indices de risque d’incendie relevés dans les références bibliographiques, nous avons utilisé celui mis en place par DAGORNE A. et DUCHE Y., (1990, 1993), testé sur les massifs forestiers de la région méditerranéenne et que nous l’avons adopté à la nature du risque en Algérie.
Dans notre travail, le risque d’incendie (IR) par définition est le résultat de l’aléa et l’enjeu, c'est-à-dire qu’il y a deux composantes : composante aléa incendie et composante enjeu incendie.
On peut exprimer ce risque par une expression qui est basée sur le principe de l’analyse multicritère et dans cette dernière nous avons deux grandes méthodes soit l’analyse en utilisant d’une part la somme pondérée c'est-à-dire qu’on utilise une formule où nous avons des éléments qui s’additionnent à condition que tous les paramètres de ces derniers soient exprimés à la même unité (en pourcentage), dans notre cas nous avons l’indice de combustibilité, indice d’occupation humaine et indice de la topomorphologie, ou bien en utilisant d’autre part le produit pondéré c'est-à-dire qu’on utilise une formule où nous avons des produits qui se multiplient c'est-à-dire qu’il s’agit d’un croisement topologique de plusieurs couches et non pas une multiplication mathématique en sens stricte du terme où
51 Chapitre IV Méthodologie nous allons faire une intersection entre deux couches : aléa incendie (où nous avons l’indice de combustibilité IC et l’indice de la topomorphologie IM) et enjeu (où nous avons l’indice d’occupation humaine IH ou IA).
Pour le calcul des différents indices, nous avons exprimés chaque indice par une formule ou une expression empirique et on peut effectivement à priori pondérer (en utilisant des coefficients de pondération).
Dans notre analyse multicritère, nous avons utilisé une expression sous forme de somme pondéré parce que dans le cas où nous aurions choisi le produit pondéré, si nous avions un élément nul toute l’expression aurait été nulle, ce qui nous aurait posé problème. En efffet, le résultat ne peut être réalisé que si et seulement si tous les éléments existent, si un des éléments est nul on ne pourrait pas effectuer cette analyse.
L’indice de risque utilisé dans notre travail, son expression est alors donnée par la formule suivante :
IR = 5.IC + 2.IH + IM
Où :
IR : Indice de risque de feu de forêt.
IC : Indice de combustibilité (facteur lié au combustible).
IH (ou IA) : Indice d’occupation humaine ou indice anthropique (facteur lié à l’activité humaine).
IM : Indice topomorphologique (facteur lié à la topomorphologie du terrain).
Suivant la formule, l’indice de risque (IR) est égale à l’aléa incendie (c'est-à-dire 5IC et IM) et à l’enjeu (c'est-à-dire 2IH).
L’indice (IR), qui intègre ces trois sous-indices, est conçu selon un modèle affectant à chaque paramètre un coefficient de pondération, fonction de son influence sur la propagation de l’incendie (GUECIOUER, 2011).
L’élément IA peut ne pas exister dans une zone désertée mais les autres éléments IM et IC existent presque toujours parce que IM dépend du relief, IC dépend de la matière combustible donc pour ces deux éléments on peut avoir un des deux, on peut avoir une zone de pente où il n’ y a pas d’arbre donc là nous n’avons pas de risque ou bien nous avons quelques arbres donc nous allons avoir l’élément relief IM et l’élément IC aussi, mais quand on fait le calcul on peut voir qu’il n y a aucun risque parce que les arbres sont près disparaître donc y a pas de risque ou le risque est minime.
DAGORNE a effectué cette méthode dans une zone qui est à peu près équivalente à l’Algérie c'est-à-dire dans une zone méditerranéenne, en Espagne, donc il y a une similitude au niveau des forêts et même au niveau du relief et dans cette zone au niveau de l’Espagne, DAGORNE a donné cette pondération assez importante à IC parce que c’est une zone là où il y a
52 Chapitre IV Méthodologie beaucoup d’arbres et dans son expression pour IH il a mis une pondération égale à 1 parce qu’il y avait pas beaucoup d’occupation humaine, et IM c’était un relief assez tendre où il y avait pas beaucoup de montagnes pas beaucoup de pente.
Dans le cas de notre travail (le massif de Chréa), pourquoi nous avons pris une pondération de 2 à IH ?
IH : représente l’occupation humaine c'est-à-dire les zones là où il y a une présence humaine dont laquelle on prend en considération : les populations, les villages et tous ce qui est bâti, en plus la fréquentation par les touristes et les infrastructures. Ce sont des zones qui peuvent être occupées par l’être humain c'est-à-dire tous ce qu’il peut être utilisé par l’être humain quand il se déplace comme les téléphériques, les pistes, les sentiers et essentiellement les routes dont elles provoquent un risque majeur pour le déclenchement des incendies, quelqu’un qui se déplace sur une route, il jette un mégot et cela peut provoquer un incendie.
Pour cela, on prend en considération la fréquentation humaine et essentiellement la fréquentation de la route pendant la période estivale. On effectue donc un indice de risque pris dans une zone déterminée c'est-à-dire dans une période bien définit et c’est pour cette raison que nous avons pris un coefficient de 2 à IH.
A noter que IH peut jouer les deux rôles au même temps : aléa parce que c’est lui qui crée le feu et enjeu parce qu’on veut le protéger, donc il joue pratiquement deux rôles.
Pourquoi cette pondération de 1 à IM ?
Dans notre travail, nous avons aussi pris un coefficient de 1 comme il a fait DAGORNE alors que nous ne devrions pas avoir une pondération égale à 1 parce que c’est un élément qui est important et que nous sommes dans une zone montagneuse avec des montagnes qui sont très rapprochés où les pentes sont très importantes dont la majorité sont au dessous de 60% c'est- à-dire entre 30 et 60%. Ces pentes accentuent la propagation du feu vers le haut et elles empêchent l’accès pour lutter contre le feu de forêt. L’accès donc est déjà difficile, nous avons uniquement les véhicules spécialisés qui peuvent y accéder à la forêt, le reste ça ne peut se faire qu’à pied.
Donc quand il y a un feu qui se déclenche sur une pente il y a automatiquement un microclimat qui se crée et il y a un vent ascendant qui se déclenche et ce vent il devient de plus en plus fort et là nous sommes obligés de faire intervenir ce vent parce qu’il accentue la propagation du feu. Le vent va être assez fort donc il va assécher plus de végétaux sur la pente ascendante et avec l’énergie ambiante le feu se propage et il va avoir assèchement ensuite dégagement de gaz et il y a certains types de végétaux lorsqu’ils prennent feu, ils dégagent un gaz inflammable et ce gaz lorsqu’il y a du vent il se dépend très souvent.
Nous avons des fois dans certaines zones lorsque il y a des pentes assez importantes ça veut dire qu’il y a un couloir qui est très rétréci, le gaz il se déplace très vite et il va avoir une prise de feu très rapide sur une très grande distance. En effet, le risque est beaucoup plus important et qui est liée justement à la topomorphologie et donc le coefficient de 1 ne peut pas être calculé dans le cas de notre travail.
53 Chapitre IV Méthodologie
De toute façon, il se peut qu’on change la valeur de coefficient suivant l’endroit, donc nous aurions dû prendre pour IM un coefficient différent de 1. Le SIG permet d’ailleurs de changer les paramètres et bien également les coefiifcients dont on peut les prendre dans des zones différentes, pour une zone où la pente est faible on prend un coefficient de 1 alors que pour une zone très accentuée on prend un coefficient différent de 1.
4.1.2.1. Indice de combustibilité (IC) :
Pour évaluer l’indice de combustibilité (IC) ou indice d’intensité potentielle de feu, la méthode proposée par MARIEL A., (1995) pour estimer la gravité potentielle d’un feu démarrant dans un peuplement forestier déterminé a été retenue (BENABDELI et al., 2009).
BELHADJ AISSA et al., (2003) : « Il est à noter ici que pour la mise au point de ce modèle empirique, l’auteur s’est basé sur l’expérience des sapeurs-pompiers pour pondérer les termes de l’expression mathématique dont les paramètres reviennent d’une description normalisée de végétation ».
Cet indice a été exprimé par la formule suivante :
IC = 39 + 0,23 BV (E - 7,18)
Où :
BV : représente le biovolume de la formation végétale.
E : représente la combustibilité moyenne de chaque type de peuplement (E = E1 + E2).
Le BV est calculé à partir du biovolume combustible, il est obtenu par addition des taux (des pourcentages) de recouvrement de chacune des quatre strates de végétation (ligneux hauts, ligneux bas, herbacées et litière) auxquels on ajoute le taux de recouvrement des chicots et bois morts, s’il y a lieu à partir des relevés terrains. Chacun de ces taux de recouvrement est compris entre 0 (absence de strate) et 10 (strate formant un couvert fermé), le biovolume est donc compris entre 0 et 50.
E est égale à la somme des notes de combustibilité d’essences prédominantes du relevé (pour les ligneux hauts E1) et la moyenne des notes de combustibilité des espèces abondantes du relevé (pour les ligneux bas ou les herbacées E2). Les notes d’intensité calorique sont comprises entre 1 et 8 pour les deux espèces dominantes, E1 pour les ligneux hauts et E2 pour les ligneux bas ou les herbacées (BENABDELI et al., 2009).
Le biovolume intervient de façon différente suivant la valeur de E. Si cette valeur est inférieur à 7,18 (espèce peu combustible ou à pouvoir calorifique par unité de biovolume faible), l’indice reste inférieur à 40. Dans le cas contraire, il sera d’autant plus élevé que le biovolume sera important (tableau n°10) (GUECIOUER, 2011).
L’expression empirique de l’IC a été faite par les sapeurs pompiers espagnols en se basant sur l’expérience. Ils ont vu que le volume du combustible ou le biovolume est très important et il est liée à la propagation du feu, et pour estimer ce dernier qui est considéré comme la base de
54 Chapitre IV Méthodologie notre travail, nous avons utilisé la carte d’occupation du sol en utilisant ainsi la surface qui est la projection du houppier et là nous sommes dans une zone à pente et que la surface se trouve sur l’hypoténuse du triangle, donc nous devons faire intervenir des valeurs de la pente pour estimer la surface réelle. Le viovolume qui est donc égale à la hauteur x la surface au sol, permet de suivre l’encombrement de l’espace par les végétaux en combinant leur croissance en hauteur et en recouvrement.
Pour notre application, ces paramètres ont été déterminés à partir des observations, des enquêtes et des mesures sur terrain. L’expression empirique citée ci-dessus nous a permis de calculer l’indice de combustibilité (IC) et par la suite nous l’avons pondérer par 5 pour le calcul final de risque d’incendie de forêt.
Tab. 10 : Notes de combustibilité des espèces végétales méditerranéennes d’après C.E.M.A.G.R.E.F.
55 Chapitre IV Méthodologie
4.1.2.2. Indice topomorphologique (IM) :
Trois paramètres morphologiques interviennent dans le modèle de IM et qui sont : la pente, l’exposition et l’altitude, et qui sont exprimés dans l’indice par les paramètres topomorphologiques. Tous ces paramètres nécessitent un codage pour être exploitable dans cette application et sont déduits à partir du modèle numérique de terrain (M.N.T) de la région d’étude. Il est exprimé par la relation suivante :
IM = 3p + (e x m)
Où :
P : représente la pente. e : l’exposition. m : le paramètre de topomorphologie.
La pente modifie l’inclinaison relative du front des flammes par rapport au sol. Cela favorise le transfert thermique par rayonnement entre le front de flamme et la végétation encore intact, lors d’une propagation ascendante où la pente facilite la montée de l’air chaud. Sur les versants, la pente est considérée comme un facteur essentiel pour la vitesse de propagation des feux de forêt. Néanmoins, une pente forte pourra contribuer soit à augmenter soit à freiner la propagation d’un feu selon que l’orientation coïncide ou non avec la direction de propagation (BELHADJ-AISSA et al., 2003).
L’exposition au soleil quant à elle nous renseigne sur la répartition, possible, des végétaux. Elle agit sur l’humidité des végétaux et leur inflammabilité et combustibilité d’une manière indirecte. L’Altitude est ainsi importante dans une zone à forte pente et la connaissance du relief permet le meilleur choix de la méthode de lute contre les incendies. L’extension du feu est fonction de sa position sur le versant et de la disposition topographique susceptible d’accélérer ou de ralentir sa propagation (BELHADJ-AISSA et al., 2003).
4.1.2.3. Indice d’occupation humaine (IH) :
La présence de l’être humain et des habitations à proximité des forêts constituent l’enjeu dont l’importance détermine le degré de vulnérabilité du milieu. Il s’agit de la protection des vies humaines et des installations.
Ainsi, la composante activité humaine est la condition principale dans l’indice d’occupation humaine (IH) et dans notre cas, elle peut être envisagée sous deux aspects : source de départ de feu et enjeux (personnes, biens, installations). Deux situations donc peuvent se présenter : soit le forage est à proximité des infrastructures ou des zones habitées sont incluses à l'intérieur de la forêt (BELHADJ-AISSA et al., 2002).
À cette fin, le risque est quantifié par un indice de voisinage (IV ou IB proximité ou inclus) et un facteur de densité urbaine (ID ou IP de population). L’indice d’occupation humaine (IH ou
56 Chapitre IV Méthodologie
IA) s'exprime alors par la combinaison linéaire de ces deux paramètres et il est représenté par la formule suivante :
IA = IV + ID
Où :
IV : indice de voisinage. Il est exprimé directement par la densité du bâti à l’intérieur ou au voisinage de la forêt. Il est défini par l’intersection de la zone d’influence de la forêt et des zones urbaines voisines de la forêt.
ID : est l’indice de densité de population (ou IP) basé sur l’impact anthropique sur le proche voisinage forestier sur une profondeur de 100m. Nous supposons que l’être humain exerce une « pression » sur le proche voisinage forestier. Cette pression, on l’exprime par une densité (exprimé en pourcentage) qui est le rapport du nombre de personnes par unité de surface forestière voisine. Il exprime le degré de présence humaine à l’intérieur ou à proximité de la forêt.
Par ailleurs, il est important de tenir compte des infrastructures routières dont elles jouent le rôle de « coupe combustible» et permettent l’arrivée des secours pendant les éclosions des incendies qui sont beaucoup plus fréquentes prés des routes et des chemins de parcours des forêts (BELHADJ-AISSA et al., 2003).
L’activité humaine est appréciée par l’intensité de l’exploitation de l’espace par l’homme. Cette exploitation ou présence de l’homme se manifeste soit par l’activité agricole, soit par l’urbanisation.
Elle est faible lorsque la présence de l’homme est insignifiante, moyenne lorsque la surface est exploitée à moins de 50% et forte lorsqu’elle dépasse cette valeur. Cela a permis d’identifier les classes thématiques suivantes : risque nul à faible, risque moyen, risque fort et très fort.
Les différentes étapes de la méthodologie adoptée tout au long de ce travail ainsi que le processus de calcul du risque d’incendie de forêt sont représentées par l’organigramme synthétisé par la figure n°16 (BENABDELI et al., 2009).
57 Chapitre IV Méthodologie
Collecte des données
Données cartographiques Données de télédétection
Carte topographique Données de terrain Image satellitaire géoréférencée Indice de présence humaine Zone forestière ID, indice de voisinage IV, bâti, routes, pistes et sentiers
Digitalisation Image de NDVI
Courbe de niveau (format vecteur) Classification des données de terrain
Modèle numérique de terrain Carte d’occupation du sol (MNT)
Pente Exposition Topomorphologie (Notes E1et E2) Biovolume
Indice topomorphologique Indice d’occupation humaine Indice de combustibilité IM =3.p + (e.m) IA=IV+ID IC= 39+0,23.BV (E1+E2-7,18)
Carte de risque d’incendie de forêt IR= 5IC+2IH+IM
Fig. 16 : Organigramme méthodologique du calcul de l’indice de risque des feux de forêt (Source : BENABDELI et al., 2009 modifié)
5. L’approche SIG :
5.1. Constitution de la base de données :
Correspond à l’acquisition des données par l’outil informatique. L’organisation de ces données est primordiale dans l’élaboration d’un SIG. La structuration des objets porte à la fois sur les données graphiques (les surfaces élémentaires) qui s’organisent sous la forme de couches, chaque couche correspond à un thème particulier, et aussi sur les données descriptives ou attributaires.
58 Chapitre IV Méthodologie
Les informations descriptives sont associées aux entités graphiques, elles permettent de stocker des valeurs caractérisant l’objet (surface, type, classe…) ainsi que des liens les unissant. La base de données ainsi construite est une base de données numérique, elle est sous forme de tableau à double entrée, les lignes représentent les surfaces élémentaires et les colonnes les attributs.
5.1.1. Acquisition des données spatiales (géométriques ou cartographiques) :
- Cartes d’Etat major de Blida (feuille NJ-31-III-62 Ouest au 1/25 000 et feuille NJ-31-III-6 Est au 1/50 000) établies par l’INCT, sont supports pour la digitalisation des routes, réseaux hydrographiques et courbes de niveaux…etc.
- Carte des limites administratives de la wilaya de Blida au 1/100 000, la carte des aménagements hydrauliques au 1/100 000 et carte des pôles d’urbanisation et zones d’influence à la wilaya de Blida au 1/300 000 établies par l’ANAT (2011).
- Carte de l’occupation des terres du PNC au 1/100 000 établie par le Parc National de Chréa (2009).
- La carte d’occupation du sol, la carte altimétrique (hypsométrique) et la carte des pentes, établies par la conservation des forêts en 2012 (wilaya de Blida) au 1/300 000.
5.1.2. Acquisition des données descriptives (alphanumériques) :
-Données climatiques des stations de Blida, Hakou Feraoun et Chréa.
-Données socio-économiques disponibles pour la wilaya de Blida (tableau II et III) (Annexe 1).
-Données sur les facteurs du milieu, sur l’historique des incendies, ainsi que les relevés phytoécologiques réalisés dans la zone d’étude (Annexe 2 a et b).
5.1.3. Travail de terrain (données des relevés de terrain) :
L’étude sur le terrain a débuté par une prospection de notre zone d’étude permettant de choisir les stations à échantillonner. La réalisation d’une compilation des listes floristiques établies sur le territoire du PNC, ainsi que la confection des relevés et l’analyse des données suivant une approche phytoécologique ceci nous a permis de faire notre base de données.
Pour cela, nous nous sommes basées sur les données de terrain récoltées lors de plusieurs sorties effectuées en fin de printemps de l’année 2013 et 2014 et selon un plan d’échantillonnage bien défini. Nos relevés sont localisés sur le terrain par l’utilisation d’un GPS (Global Position System). Ce dernier fournit les coordonnées géographiques de la longitude et de la latitude en degré, minute et seconde et de l’altitude en mètre.
5.1.4. L’échantillonnage de la végétation et réalisation des relevés phytoécologiques :
Le massif forestier de Chréa révèle une hétérogénéité spatiale de la végétation sur le plan physionomique, floristique, écologique, et structural. Cette hétérogénéité résulte des actions
59 Chapitre IV Méthodologie anthropiques qui déterminent des mosaïques de végétations rapprochées. Ces mosaïques sont constituées par des éléments structuraux répétitifs. La mosaïque est délimitée en fonction du nombre d’éléments structuraux qui la constituent. Par contre la surface de l’élément structural est délimitée par la projection de l’espèce dominante au sol.
Si l’on veut faire de bons relevés, il est nécessaire de mesurer l’hétérogénéité de la végétation à l’endroit où l’on fait un relevé et d’y distinguer les « éléments » de la mosaïque constituée par la végétation (GODRON, 2007). Pour cette raison, nous avons adopté un échantillonnage mixte : subjectif et stratifié.
Ce dernier est un échantillonnage probabiliste en ce sens que toutes les formations ligneuses de la zone d’étude ont eu autant de chance d’être observées les unes que les autres (KADIK & GODRON, 2004 ; KADIK, 2005).
Au niveau de la formation végétale, le choix de l’emplacement de relevé se fait subjectivement sur le terrain, tout en tenant compte du critère d’homogénéité structurale, floristique et écologique. Le relevé est ainsi réalisé par élément structural, au sens de GOUNOT (1969).
«Les éléments, sont les différentes unités floristiquement, écologiquement et physionomiquement différenciées qui décrivent les discontinuités de la végétation sur le plan horizontal.» (GOUNOT, 1969). Dans chaque élément, peuvent également se présenter des discontinuités dans le plan vertical (les strates). Eléments et strates permettent de décrire qualitativement la structure de la végétation.
Le choix des éléments structuraux est conditionné par la régularité des facteurs exogènes et la différence des facteurs endogènes. La surface de l’élément structural est variable, elle tient compte de l’agrégation des espèces qui participent à la structure biologique, et s’impose d’elle-même dans chaque cas.
L’échantillonnage doit fournir une image complète quantitative et qualitative sur l’objet étudié. Selon GOUNOT (1969), l’échantillonnage consiste en général, à choisir dans un ensemble, un nombre limité d’éléments de façon à obtenir des informations objectives d’une précision mesurable. Nous avons commencé notre étude de terrain par la réalisation des relevés floristiques ainsi qu’aux mesures d’un ensemble de variables écologiques.
5.1.4.1. Choix des stations :
La station, est la surface dans laquelle on a effectué le relevé phytoécologique. Elle représente une surface où les conditions écologiques sont homogènes, et où la végétation est uniforme. Le choix des stations tient compte de la physionomie de la végétation (densité du couvert, composition floristique…) et des conditions écologiques (texture du sol, topographie...).
60 Chapitre IV Méthodologie
Fig. 17 : Carte de localisation des stations d’étude
Les stations d’étude choisies constituent une couverture totale qui permet de balayer presque toute la superficie forestière de notre zone d’étude et qu’elles permettent de recouper plusieurs gradients altitudinales et géomorphologiques (sommets, versants,...). Ces stations s’étendent de douar Béni Ali environ 650 m jusqu’à Chréa à 1550 m.
5.1.4.2. Récolte des données floristiques et écologiques : a) Récolte des données floristiques :
Le relevé phytoécologique est un ensemble d'observations écologiques et phytosociologiques qui concernent un lieu déterminé et où se développe une végétation donnée (FERKA- ZAZOU, 2006). D’après l’échantillonnage mixte que nous avons adopté, nous avons fait ressortir 87 relevés floristiques, de ces relevés ressortaient 212 espèces végétales (Annexe 3).
Aire minimale et exécution des relevés phytoécologiques :
L’échantillonnage des communautés végétales doit répondre aux critères d’homogénéité et de représentativité. Ces critères sont approchés par la notion d’aire minimale (100 m2) définie par GOUNOT (1969) comme étant « la plus petite surface nécessaire pour que la plupart des espèces y soient représentées ». Dans une station où la végétation est homogène, la liste floristique doit être relevée sur une surface de 100 m2 (DJEBAILI, 1984).
61 Chapitre IV Méthodologie
Dans notre cas, nous avons effectué 87 relevés phytoécologiques répartis dans les stations choisies (Béni Ali, Hakou Feraoun, les Châtaigniers et les Glacières en passant par Chréa) couvrant presque la totalité de notre zone d’étude. Les mesures des différents paramètres de la végétation (densité, recouvrement,…) ont été opérées durant la période de pic de végétation (fin mois d’avril et le mois de mai).
Au cours de l’exécution des relevés, nous avons décrit l’ensemble des caractères biotiques, écologiques et anthropiques relatifs à la structure échantillonnée en relevant la totalité des espèces présentes. Pour chaque espèce recensée sur le terrain, nous avons déterminé : la hauteur, la limite des strates, le nombre d’individus, et de son indice d’abondance dominance qui est apprécié sur le lieu d’exécution selon l’échelle de BRAUN-BLANQUET (1952).
GUINOCHET (1973) définit l’abondance-dominance comme étant : « l’expression de l’espace relatif occupé par l’ensemble des individus de chaque espèce, espace qui est déterminé à la fois par leur nombre et par leur dimension ». Pour cela, l’échelle de (BRAUN- BLANQUET et al., 1952) appliqué est : r : Rare
+ : simplement présente (recouvrement et abondance très faible, 1 ou 2 pieds) ;
1 : espèce abondante mais recouvrement faible ;
2 : espèce très abondante et recouvrement compris entre 5 et 25% ;
3 : recouvrement compris entre 25 et 50 %, abondance quelconque ;
4 : recouvrement compris entre 50 et 75 %, abondance quelconque ;
5 : recouvrement compris entre 75 et 100 %, abondance quelconque.
Nous avons procédé par la suite à la détermination des espèces récoltées en utilisant la flore d’Algérie de QUEZEL & SANTA (1962 – 1963). Les types biologiques ont été définis à partir de la classification de RANKIAER (1934) : Ph. (Phanérophyte), Ch. (Chaméphyte), H. (Hémicryptophyte), G. (Géophyte) et Th. (Thérophyte). b) Récolte des données écologiques :
Elles se résument aux différents facteurs stationnels qui régissent la répartition de la végétation, nous distinguons :
- Ceux qui sont d’ordre stationnel tels que l’altitude, l’exposition, la pente, la localité, la densité de la végétation (forêt dense, maquis clair, etc.), le type de formation végétale en citant la première, la deuxième et la troisième espèce dominante pour chaque relevé, la hauteur, le taux de recouvrement global de la végétation, le recouvrement des quatre strates de végétation : strate arborescente, strate arbustive, strate herbacée et la litière ainsi que les éléments grossiers, de la roche affleurante et du sol nu.
62 Chapitre IV Méthodologie
- Ceux qui sont sectoriels et qui sont extrapolés à partir des données de la station météorologique de référence « Chréa », il s’agit de : P (mm) 45mm/100m d‘altitude, m (°C) 0,4°C/100m d’altitude, M (°C) 0,7/100m d’altitude, le Q2 et l’étage bioclimatique.
Les données écologiques d’ordre stationnel et sectoriel sont soit appréciées (estimées), soit mesurées sur le terrain à l’aide des appareils adéquats tels que : l’altimètre, la boussole et le GPS. Les données repérées sur le terrain par GPS, sont enregistrées dans une base de données, et intégrées dans le système d’information géographique pour leur exploitation.
5.1.4.3. Etude de la diversité floristique : a) Distribution altitudinale des formations végétales :
D’une manière générale, le facteur prépondérant qui intervient dans la répartition de la végétation dans cette région montagneuse est, sans aucun doute, le facteur altitude qui intègre l’effet méso-climatique (en particulier la pluviométrie et les températures). Le second facteur qui joue un rôle certainement important dans la distribution de la végétation, est l’action anthropozoïque, qui par une dégradation très poussée (coupe, incendie, pâturage, etc.) des groupements sylvatiques aboutit à des matorrals puis à des pelouses. b) Résultat du diagnostic phytoécologique :
La flore du massif de Chréa est très variée. L’exploitation des relevés phytoécologiques permet d’identifier les principales espèces végétales présentes et les formations végétales auxquelles elles contribuent. Cependant nous avons rencontrés les principales formations végétales au niveau du parc. Ainsi, nous avons constaté que c’est la formation du chêne vert et celle du pin d’Alep qui domine notre zone d’étude.
Les principales formations végétales qui caractérisent notre zone d’étude sont : les formations forestières (chêne vert, chêne liège, pin d’Alep et le cèdre), les formations pré-forestières, les maquis et les matorrals, les pelouses et les différentes ripisylves.
Suivant les stations d’études choisies, on distingue :
Station de Chréa : une forêt mixte dense à cèdre fermé et pelouse de 1250 à 1450 voire 1500 m. Le cèdre (Cedrus atlantica) est en mélange avec le chêne vert et le merisier (de 1250 à 1350 m), une cédraie claire et dégradée à Cytisus triflorus, sur substrat schisteux rocailleux (de 1350 à 1400 m), et une vieille cédraie pure (cèdre fermé) à Taxus baccata, Ilex aquifolium, Rosa canina, Rubus ulmifolius, Acer obtusatum, Sorbus aria, Ranunculus spicatus, Rumex tuberosus, Lamium flexuosum, Juniperus oxycedrus, Crataegus monogyna. Il faut signaler l’abondance et la fréquence élevée de Balansaea glaberrima, Viola mumbyana et Bunium alpinum en plus de Silene atlantica et Ammoides atlantica (YAHI, 2007).
Selon MEDDOUR (1994), la cédraie silicole supraméditerranéenne de Chréa est une forêt pure dont la strate arborescente étant formée essentiellement de cèdre. Sur le versant Nord, la cédraie de Chréa se caractérise par la présence de Taxus baccata (l’if) et d’ilex aquifolium (le houx). Sur les sommets de crêtes, on rencontre une pelouse à base de graminées comme Poa
63 Chapitre IV Méthodologie bulbosa et de Bupleurum spinosum (groupement de dégradation de la cédraie en altitude). Ces pelouses constituent donc, un habitat potentiel pour la régénération du cèdre. Cette pelouse occupe des tranches altitudinales allant de 1475 à 1500m, sur une pente de 45 à 65% et à des expositions variées (NW, SW, NE, NNW, NE, SSW). Le recouvrement oscille entre 30 et 60%.
Station d’Oued Blat : on trouve une forêt dense à cèdre semi fermé (moins dense) en mélange du pin d’Alep.
Station de Hakou Feraoun : c’est une forêt dense à pin d’Alep fermé (supérieure à 950m). A moins de 750 m jusqu’à 950 m, on trouve un matorral dense à chêne liège (Quercus suber) et chêne vert (Quercus ilex) situés au djebel Feraoun, c’est une subéraie pure et claire à Pistacia lentiscus et Calycotome spinosa. Ainsi, on distingue une dissaie Ampelodesma mauritanicum (le diss) issue de la dégradation d’une pinède à Pinus halepensis, suite à des incendies répétés, et de 850 à 950 m on trouve le pin d’Alep avec le pin noir (Pinus nigra), chêne vert (Quercus ilex) et la lavande (Lavandula stoechas).
Sur le versant Nord du Djebel Feraoun, la formation du chêne liège (Quercus suber) se développe entre 700 et 950 m d’altitude. Cette subéraie qui se présente en futaie à strate arbustive, est caractérisée par un sous bois dense constitué par les espèces telles que le myrte (Myrtus communis), le ciste (Cistus salvifolius) et la bruyère (Erica multiflora) qui sont les espèces caractéristiques de l’association du chêne liège.
Dans la même station, plus exactement au lieu dit Hakou Feraoun, les forêts de pin d’Alep remplacent les forêts de chêne liège qui se régénèrent très difficilement. Le groupement à Pinus halepensis Mill s’associe à d’autres essences, formant ainsi des beaux peuplements mixtes dont on peut rencontrer en plus de ciste et de bruyère les espèces arbustives suivantes : le pistachier, calycotome, la lavande, filaire (Phillyrea angustifolia), et l’arbousier (Arbutus unedo). La plupart des relevés effectués dans cette station ont un recouvrement de 30 à 45 %, à expositions NE, NW, SW et des pentes de 10%, 20% même 30%.
Station de Béni Ali : c’est un matorral dense à chêne liège (Quercus suber) en mélange du pin d’Alep (Pinus halepensis) à 650 m d’altitude.
Station des Châtaigniers : c’est une forêt claire à châtaignier (Castanea sativa), il s’agit d’une station à cèdre supra-inférieur avec pin d’Alep fermé et semi fermé. De 950 à 1100 m, on trouve un mélange entre le pin d’Alep fermé et semi fermé (Pinus halepensis) avec le diss (Ampelodesma mauritanicum) et le chêne vert (Quercus ilex). De 1000 à 1100 m, on distingue une formation arborée à Quercus ilex (maquis fermé de chêne vert), Prunus avium, et Castanea sativa. Dans cette station, le châtaignier, on le rencontre avec des espèces ripisylves telles que les saules (Salix pedicellata), le houx (Ilex aquifolium), le frêne (Fraxinus angustifolia), l’érable (Acer obtusatum), le laurier noble (Laurus nobilis), du laurier rose (Nerium oleander), et le micocoulier (Celtis australis). La plupart des relevés effectués dans cette station ont un recouvrement de 25 à 63%, à expositions NW-SW et des pentes de 25- 30%.
64 Chapitre IV Méthodologie
Au dessus de piste des châtaigniers, on trouve une forêt claire à pin d’Alep fermé constituée par des espèces arbustives indiquant l’ouverture du couvert arborescent comme le diss, du genêt, et du calycotome.
Station d’Oued Abbarar : on trouve un maquis dense de chêne vert. Ce maquis demeure la formation la plus dominante dans le parc et il est sans conteste l’essence dominante dans notre zone d’étude. Parmi les principaux groupements de maquis sur le versant Nord, nous retrouvons une cistaie à Cistus monspeliensis et Calycotome spinosa, réunissant les maquis bas très clairs à denses (15 à 90%). Ainsi le groupement à Calycotome spinosa et Ampelodesma mauritanica, regroupant les maquis bas denses (20 à 95%). Les deux groupements occupent les basses et les moyennes altitudes du mésoméditerranéen inférieur (330 à 900 m) sur des substrats schisteux ou grès marneux. On trouve aussi le genêt (Genista tricuspidatae) et le groupement à Cistus monspeliensis et Lavandula stoechas.
Station des Glacières : on trouve de 1100 à 1210 voire 1270 m d’altitude un maquis fermé de pin d’Alep en mélange du cèdre semi fermé (une cédraie mixte à Pinus halepensis et Prunus avium) et les espèces physionomiquement dominantes telles que Cytisus triflorus, Crataegus monogyna et Lonicera arborea. Les relevés effectués dans cette station ont un recouvrement de 25 à 45%, à expositions NE-NW-SW et des pentes de 5 à 30%.
On trouve également dans la zone d’étude :
A djebel Hannous, on trouve un maquis dense (maquis fermé et semi fermé de chêne vert), et quelques îlots du chêne liège (matorral clair à chêne liège).
Au dessus de la forêt des Béni Salah où prospère le chêne liège, on trouve un maquis clair de pin d’Alep.
5.2. Établissement du SIG :
Pour l’établissement de notre SIG, nous nous sommes appuyés sur le modèle établi auparavant. Celui-ci permettra une meilleure structuration des données afin de les insérer dans un système de gestion de base de données (SGBDR). L’ArcGis permet de créer et d’utiliser notre modèle de risque dans la définition et la structuration des entités et leurs attributs.
5.2.1. Implémentation et exploitation de la base de données dans le SIG :
Le traitement des données est déterminé par les principales opérations qui sont : la saisie, la gestion et la manipulation, l’analyse, la restitution et l’exploitation des données.
5.2.1.1. La saisie et la mise en forme des données :
Le but de la saisie et de la mise en forme des données est de constituer une B.G.D. (Base de Données Géoréférées), organisée de la manière la plus efficace possible et à partir de laquelle des informations vont pouvoir être extraites par des procédures d’analyses.
65 Chapitre IV Méthodologie
A) Saisie et stockage des données spatiales : a) Scannage de la carte topographique (scannérisation) : l’intégration des cartes dans le SIG se fait sous forme raster par numérisation. Pour notre cas, nous avons scanné la carte topographique de Blida au 1/50 000 en un format (A0). Le nombre de cellules en lignes et en colonne est dépendant de la résolution choisie. Elle devient alors, de simple image en extension (TIFF Tagged Image File Format, ou JPEG) sans attribut géographique. Chaque pixel contient une information qui correspond à un codage qui souvent, se situe entre 0 et 255. b) Choix de la projection : dans un SIG pour que toutes les informations puissent être mises en coïncidence, elles doivent bien évidemment être mesurées par rapport au même système de référence. Avant de procéder à la digitalisation, il faut donc choisir la projection convenable pour pouvoir caler la carte. Pour notre application, la projection utilisée sous environnement ArcGis est l’UTM (Universal Transverse Mercator), l’ellipsoïde de référence utilisé est le système WGS 84 (World Geodetic System) hémisphère Nord - zone 31, l’unité est le mètre. c) Géoréférencement : la première étape dans le SIG est le géoréférencement de l’image raster. Elle est importante pour permettre une bonne superposition des couches d’informations. Pour cela, il était obligatoire que ces dernières aient la même projection et la même unité. En premier lieu nous avons identifié nos quatre points de géoréférencement sur la carte topographique. Un fichier (tab) est crée une fois que la carte est bien géoréférencée. d) Digitalisation (vectorisation) : une fois la carte est géoréférencée, on procède à la digitalisation de la zone d’étude. La digitalisation s’effectue manuellement avec une souris à l’aide des outils de dessin d’ArcGis. Selon notre objectif, chaque thématique a été digitalisée indépendamment des autres, pour obtenir des couches en utilisant soit le polygone ou le polyline. Pour créer le modèle numérique de terrain (M.N.T), la couche ‘courbes de niveau’ a été digitalisée par l’outil de dessin polyline. Chaque fois qu’une couche est réalisée, elle est enregistrée sur une table. La transformation des informations figurées sur la carte topographique se fait aussi sur l’image satellitaire, par scannage de cette dernière (mode raster). La fonction « Output Display » du logiciel ENVI nous a permis son exportation en format TIFF gérable par le SGBD. Ces données sont ensuite vectorisées sous ArcGis par digitalisation (mode vecteur) pour permettre la création des tables.
B) Saisie des données descriptives (l’alphanumérisation) :
La saisie des données descriptives se fait au moyen du clavier sous forme de tableaux. C’est la base de données alphanumérique (données qualitatives et quantitatives) intégrée aux tables d’attributs associées à l’information graphique. Il s’agit des relevés floristiques (listes floristiques et facteurs écologiques) qui doivent être saisis dans les tables d’ArcGis.
Tous les relevés ont été géoréférencés, la saisie des coordonnées géographiques de chaque relevé permet son positionnement en utilisant le même système géodésique WGS 84 UTM zone 31 (le positionnement géographique des relevés présente une aide essentielle dans la classification supervisée appliquée en télédétection, et permet de retrouver l’emplacement de ces relevés au cours du temps). Le numéro du relevé est entré en ligne, et les données relatives
66 Chapitre IV Méthodologie
à chaque relevé en colonne. Les données des relevés ont été alors introduites et enregistrées dans une base de données afin de les intégrer dans le système d’information géographique pour leur exploitation. Pour l’élaboration et la structuration de notre base de données, nous avons créé plusieurs champs dans la table Chréa_relevés_2013 (localité, longitude, latitude, altitude, exposition, pente, formation végétale, la physionomie de type biologique de l’espèce dominante (forêt, maquis…etc.), le recouvrement global de la végétation : première, deuxième et troisième espèce dominante et le recouvrement du sol. On a établie la même procédure pour la table Chréa_relevés_2014.
La puissance de système de gestion de la base de données relationnelle que nous avons opté provient de sa capacité à trouver et à réunir rapidement des informations stockées dans des tables séparées. Notre base de données est alors créée dont laquelle figure la couche du réseau hydrographique, la couche des routes…etc. Chaque couche sera accompagnée d’une base de données propre à elle et une base de données issues des relevés.
Tab. 11 : Les différentes couches thématiques et le mode d’acquisition
Paramètres Type de source Mode d’acquisition
Route (RN n°37) Carte topographique 1/50.000 Numérisation Chemin wilaya (CW n°51) Carte topographique 1/50.000 Numérisation Réseau hydrographique Carte topographique 1/50.000 Numérisation Relevés de terrain Terrain Saisie (l’alphanumérisation) Données satellitaires Scène : 196/ 35 Classification MNT Carte topographique 1/25.000 Interpolation et 1/50 000
5.2.1.2. Gestion et manipulation des données :
Une fois la base de données élaborée, les objets des cartes qui sont gérés sous forme de couches et les données alphanumériques peuvent être déplacées, fusionnées, structurées, corrigées et codifiées.
5.2.1.3. L’analyse des données :
La superposition des couches d’informations est une opération qui permet la création d’une carte à partir de la combinaison d’une ou de plusieurs cartes ou couches. Cela est rendu possible par l’outil d’analyse « ArcToolbox » de notre SGBDR.
C’est une fonction indispensable pour procéder à une modélisation qui est une représentation simplifiée des phénomènes d’intérêt.
Les données de base des formules exploitées par l’ArcGis permettent l’établissement de différentes cartes élaborées en couches d’information utiles. Ces dernières vont faire l’objet de superposition afin de mettre en place la carte de risque (BENABDELI et al., 2009).
67 Chapitre IV Méthodologie
5.2.1.4. Restitution des données :
Les résultats finaux des différentes tables sont soit sous forme de tableaux ou de graphes. La cartographie de nos résultats est l’aboutissement nécessaire de notre travail, c’est une cartographie automatique, pour laquelle nous avons utilisé le logiciel ArcGis. Ce dernier permet de gérer les bases de données relationnelles, il a été adopté ainsi pour la mise en place du modèle numérique de terrain (M.N.T) et pour l’obtention de la carte des pentes, des expositions et de la topomorphologie.
6. L’apport de la télédétection :
6.1. Elaboration de la carte d’occupation du sol :
Pour réaliser la carte d’occupation du sol, nous avons utilisé plusieurs sources d'information à savoir : les cartes topographiques, les relevés floristiques réalisés sur le terrain (dont cette carte ne peut être envisagée que sur la base d'une connaissance préalable du terrain d'étude), et enfin les données de la télédétection. Le choix de la télédétection dans le cadre de notre étude est surtout justifié par la qualité de l’information offerte par l’image satellitaire utilisée (le choix des canaux, la résolution spatiale, spectrale…), la possibilité de l’introduire dans les SIG et la répétitivité et l’actualisation de l’information.
Dans de nombreuses études, la cartographie spatiale ou cartographie par télédétection spatiale était l’objectif recherché par plusieurs auteurs afin d’élaborer la carte d’occupation du sol, où il était nécessaire pour eux de procéder à certains processus qui se rapportent aux différents types de traitements et d’analyses des images satellitaires appliquées grâce au logiciel ENVI.
6.2. Les données satellitaires :
6.2.1. La télédétection multispectrale :
La notion d’imagerie multispectrale a pris naissance avec le lancement du premier satellite américain de télédétection spatiale LANDSAT-1, qui a été lancé par la NASA en 1972 et qui visait à offrir une information continue pour assurer l’inventaire et la surveillance des ressources terrestres.
Les satellites de la série LANDSAT portent plusieurs capteurs comme le scanner mécanique MSS (Multi Spectral Scanner), les systèmes de trois caméras RVB (Return Vidicon Beam) opérant dans le visible et le proche infrarouge avec une résolution voisine de celle de MSS, et plus tard, le TM (Thematic Mapper). Chacun de ces capteurs a une fauchée de 185 km, avec une scène complète de 185 km sur 185 km.
La première série de cette famille de satellites comprenait LANDSAT 1, 2 et 3 se situaient à une altitude de 900 km avec une répétitivité de 18 jours. Le MSS qui équipe la seconde série de LANDSAT 4 et 5 assure une collecte de données sur une largeur de balayage de 185 km au sol. Cette deuxième série à une altitude approximative de 700 km avec une répétitivité de 16 jours et elle est équipée en plus d’un radiomètre de meilleure résolution spatiale, doté de sept canaux de mesure qui s’étendent du visible (3 bandes), à l’infrarouge thermique (1bande), en
68 Chapitre IV Méthodologie passant par le proche infrarouge (1 bande), et l’infrarouge moyen (2 bandes), il s’agit du capteur TM (Thematic Mapper). Les scènes TM ont marqué un progrès considérable dans la précision des données de télédétection acquises par balayage. La limite de résolution spatiale du TM est de 30 m pour toutes les bandes, sauf l'infrarouge thermique qui est de 120 m. Toutes les bandes sont enregistrées sur une étendue de 256 valeurs numériques (8 octets). Tous les satellites LANDSAT ont été placés en orbite héliosynchrone polaire.
LANDSAT 8, capteurs infrarouge Operational Land Imager (OLI) et thermique (TIRS) images se composent de huit bandes spectrales allant du visible au moyen infrarouge avec une résolution spatiale de 30 mètres pour les bandes 1 à 7 et 9. Sept de ces bandes spectrales étaient déjà présentes sur l'instrument ETM+ de LANDSAT-7. Deux canaux supplémentaires ont été ajoutés, destinés principalement à la correction atmosphérique : la nouvelle bande 1 (ultra - bleu) est utile pour les études côtières et des aérosols et la bande 9 est utile pour la détection de cirrus. La résolution de la bande 8 (panchromatique) est de 15 mètres.
Le satellite LANDSAT 8 qui a été lancé le 11 février 2013, sa masse au lancement est de 2623 kg, début et fin de mission : 2013, statut satellite : en développement, orbite : héliosynchrone, altitude : 705km, cycle ou répétitivité : 16jours, heure : 10h.
TIRS (Thermal Infrared Sensor) est un radiomètre multispectral infrarouge à deux canaux les bandes thermiques 10 et 11 qui sont utiles pour fournir des températures de surface plus précises et sont recueillies à 100 mètres mais sont ré-échantillonnées à 30 mètres dans le produit de données livrés. Taille de la scène approximative est de 170 km au Nord - Sud et de 183 km d'Est - Ouest (106 km par 114 km). TIRS fournit des données dans des longueurs d'ondes utilisées par les anciens satellites LANDSAT mais non repris dans l'instrument OLI. L'objectif est d'assurer la continuité des mesures effectuées par le passé.
Données LANDSAT 8 sont basées sur une gamme dynamique de 12 bits, mais sont livrés sous forme d'images de 16 bits, LANDSAT précédentes étaient basées sur 8 bits, ainsi elles ont une valeur maximale de 65 535 au lieu de la valeur maximale de 255 1.
En raison de l'introduction d'un nouveau groupe " Cirrus " (n°1), les couleurs naturelles bandes BGR (RVB composite) seront 2, 3, et 4, respectivement. L'un des groupes d'une scène LANDSAT 8 nommé BQA qui contient pour chaque pixel une valeur décimale représentant une combinaison de peu bourré de surface, l'atmosphère et les conditions de capteurs trouvé pendant le viaduc. Elle peut être utilisée pour juger de l'utilité globale d'un pixel donné. Les caractéristiques des bandes du satellite LANDSAT 8 OLI/TIRS sont représentées dans le tableau IV (Annexe 1).
6.2.2. Paramètres de choix des images satellitaires :
Notre choix s’est porté sur l’utilisation d’une seule image satellitaire du capteur LANDSAT 8OLI/TIRS à moyenne résolution au sol de 30 m x 30 m et 15 m x15 m en panchromatique couvrant 100 % la zone d'étude. Le choix de cette image est basé généralement sur sa disponibilité, ainsi que sur la bonne résolution spatiale et spectrale qu’elle offre. L’image satellitaire a l’avantage d’être récente. En effet, l’échelle d’intervention, la date de prise de
69 Chapitre IV Méthodologie vue (16 août 2013) et d’enregistrement de l’image sont autant de paramètres qui interviennent dans ce choix. Durant cette période (été 2013), l’image a été de bonne qualité et elle est caractérisée par l’absence de nuages et de vents et de tout autre obstacle atmosphérique, ce qui permet une détection plus ou moins facile des objets.
6.2.3. Données LANDSAT 8OLI/TIRS :
Les données LANDSAT dont nous disposons et qui nous ont été fournies par l’USGS (USA), sont représentées en une scène LANDSAT 8 capteur OLI/TIRS en mode multispectral et panchromatique (Scène "LC81960352013227LGN00" Path/ Row N°196/35 du 16.08.2013 d’une bonne qualité).
La diversité des canaux (8 bandes multispectrales et 1 bande panchromatique d’une résolution de 15m (la bande n°08), ainsi qu'une bande d’évaluation de la qualité (AQ) bande qui fournit une multitude d’information à manipuler (tableau IV) (Annexe 1). Sans oublier la résolution spatiale des deux bandes thermiques n°10 et n°11 du radiomètre multispectral infrarouge thermique TIRS (Thermal Infrared Sensor). Ces deux bandes sont recueillies à 100 mètres (100m x 100m) mais sont ré-échantillonnées à 30 mètres dans le produit de données livrés.
D’après le fichier MTL.txt téléchargé à partir du site de l’USGS (Annexe 1), la scène LANDSAT 8OLI/TIRS multispectrale présente : une dimension de (7721 x 7871) [BSQ] (Size), sauf pour la bande panchromatique (dimension 15441 x 15741). La scène LANDSAT 8OLI/TIRS par ses 11 bandes et (AQ) bande, couvre une région beaucoup plus importante que la scène d’ETM+ (Enhanced Thematic mapper) qui est composée de 8 bandes, en plus elle peut être d’un grand intérêt pour une étude dans un cadre régional.
6.3. Prétraitements satellitaires :
Il s’agit d’un ensemble de corrections des déformations géométriques et radiométriques dues au système de prise de vue, de la plate forme (type de satellite) et des déformations dues aux reliefs, à la courbure de la terre et à l’atmosphère. Ces corrections visaient une amélioration de la qualité de l’image, c’est à dire une image « plus vraie » de l’objet.
6.3.1. Corrections radiométriques et géométriques de l’image satellitaire :
Lors de la correction géométrique, il est necessaire d’appliquer un procédé appelé rééchantillonnage afin de déterminer la valeur numérique à placer dans la localisation du pixel de l’image de sortie (rectifiée). Ce processus calcule la nouvelle valeur du pixel à partir de sa valeur originale dans l’image non corrigée. Il existe trois méthodes de rééchantillonnage ou filtres interpolateurs et qui sont : reéchantillonnage par assignation de la luminance au point le plus proche voisin, l’interpolation bilinéaire et la convolution cubique (HAMMAD, 2008).
Dans notre étude, l’image a aussi l’avantage d’être totalement corrigée, c'est-à-dire qu’elle est géoréférencée dans un système de projection UTM WGS 84 zone 31. Dans la procédure de la correction géométrique, l’USGS a procédé à l’application de la méthode de la convolution cubique comme méthode de rééchantillonnage radiométrique. (Voir fichier texte MTL.txt.)
70 Chapitre IV Méthodologie
(Annexe 1). Cette méthode produit des images dont les valeurs radiométriques de sortie sont complètement différentes des valeurs initiales.
Concernant les traitements radiométriques, ces dernières ne sont pas obligatoires dans notre étude du fait que l’on travaille que sur une seule image. En plus, l’image étant corrigée géométriquement mais aussi radiométriquemment, les mesures de réflectance des différents éléments rencontrés sur le terrain ont été effectuées par l’USGS. Ces deux corrections ont été obtenues corrigées via l’USGS.
6.3.2. Les transformations multispectrales :
Pour caractériser l’effet de la couleur de l’image sur l’occupation du sol, nous sommes amenés à faire des transformations multispectrales. Ces transformations consistent à combiner l'information contenue dans les différents canaux pour créer des néo-canaux, c'est-à-dire de nouvelles images offrant une information supplémentaire par rapport à celle contenue dans les canaux initiaux. Généralement, les néo-canaux sont créés pour améliorer le pouvoir discriminant des compositions colorées ou des algorithmes de calculs permettant la classification automatique des images.
Ainsi, pour l’élaboration d’une carte d’occupation du sol, nous avons eu recours à l’utilisation d’un indice calculé grâce à des options disponibles sous ENVI. Le calcul des différents indices donne de nouvelles images appelées néoimages. Les indices les plus utilisés sont : indice de végétation (NDVI), indice de brillance et indice de rougeur. Pour notre travail, nous avons pris en considération l’NDVI, qui permet de mettre en évidence les zones à végétation active, mais ne distingue pas systématiquement et à coup sûr les différents types de végétation (RAKED, 2007).
6.3.2.1. L’indice de végétation (NDVI) :
L’indice de différences normalisé NDVI, appelé en anglais "Normalized Difference Vegetation Index" est le plus couramment utilisé pour l’évaluation des couverts végétaux. Il prend en compte deux variables : le taux de couverture dans le proche infrarouge et le degré d’activité chlorophyllienne des surfaces végétales dans le canal rouge.
Il est obtenu à partir de la combinaison du canal rouge R et du canal proche infrarouge PIR. Dans le cas des données LANDSAT 8OLI/TIRS, cet indice est calculé à l’aide des canaux n°4 et n°5 selon la formule proposée en 1974 par ROUSE et al. : NDVI = PIR-R / PIR+R.
Selon BARIOU et al., (1985) in HIRCHE (1995), la normalisation par la somme des deux bandes, tend à réduire l’effet de l’éclairement ou de pente. Cet indice est utilisé pour bien discriminer les sols et les plantes (BENABDELI et al., 2009). Il permet une comparaison de la densité de la couverture végétale en relative indépendance du relief (CALOZ et COLLET, 2001). Cet indice est compris entre -1 et +1, plus cet indice est élevé et plus la zone correspondante au sol a une activité chlorophyllienne forte. Il est calculé directement par application de la fonction « Transformation_NDVI » dans ENVI. Le résultat est un néocanal qui n’est pas de bonne qualité 1.
71 Chapitre IV Méthodologie
6.3.3. L’analyse visuelle des images satellitaires :
6.3.3.1. Le choix de la composition colorée :
La composition colorée s’obtient en affectant un canal à chacune des couleurs qui constitue l’image c'est-à-dire respectivement le rouge, le vert et le bleu RVB ou RGB. Si les canaux attribués correspondent à la vraie longueur d’onde de la couleur, l’image obtenue sera une image en couleur réelle. Toutes les autres compositions colorées sont en fausses couleurs.
Le choix de la meilleure trichromie ou trichromie idéale se base sur l’analyse statistique des canaux et néocanaux statistiques et analytiques assistées par l’outil informatique. Selon les spécialistes, sur les trois canaux du visible (couleurs vrais) : le bleu, le vert et le rouge constituent le domaine de réflectance du sol. Pour mettre en évidence les zones forestières et les zones non forestières, GIRARD & GIRARD (1999), note que pour l’étude des végétaux, on pourra utiliser les canaux 3.4 et 5 (5.4.3) pour une composition fausses couleurs (infrarouge couleur) ou les canaux 4, 5 et 6 (6.5.4) pour une composition pseudo-couleurs naturelles (OUKIL, 2006).
Pour notre travail, nous avons retenu la composition colorée des trois canaux du visible (couleurs vrais), des canaux (4.3.2) de LANDSAT 8 OLI/TIRS ce qui permet d’identifier les différentes unités.
6.3.3.2. Interprétation de la composition colorée :
Dans cette composition colorée, l’eau apparaît en bleu un peu sombre, la végétation chlorophyllienne en vert et peu chlorophyllienne en marron plus ou moins verdâtre. Ceci doit être confirmé par une visite sur le terrain.
6.3.4. Elaboration des masques :
Avant d’entamer la classification proprement dite, il est nécessaire de simplifier l’espace de mesure en procédant au masquage des différents thèmes. En effet, la classification d’une image est d’autant plus difficile que celle-ci est nuancée et que les thèmes présents nombreux. L’image est subdivisée en grandes classes thématiques, dans chacune de ces classes, il est possible d’opérer une classification. Une fois les masques sont élaborés, sur chacune de ces «portions d’images» qui correspondent aux différents thèmes retenus, nous avons alors, établi une classification numérique de type supervisée.
6.4. Traitements des données satellitaires :
Les opérations de classification et d’analyse d’image sont utilisées pour identifier et classifier numériquement des pixels sur une image. L’image radiométrique est traduite en une image numérique dont l’unité de résolution est le pixel. En effet, la classification est définie comme « l’opération qui regroupe, au mieux de leur ressemblance spectrale, les divers objets au sol » (CALOZ, 1991). Elle se base principalement sur l’emploi des différentes méthodes mathématiques selon deux approches : l’approche classique ou analogique par analyse visuelle, et l’approche numérique par classification non supervisée et supervisée.
72 Chapitre IV Méthodologie
6.4.1. Classification par analyse visuelle (approche analogique):
L’analyse visuelle de la composition colorée a permis de retrouver et d’extraire les grands thèmes: massifs forestiers, végétations, routes nationales,… est cela grâce à des connaissances préalablement acquises (terrain, recherche bibliographique …). Dans notre cas, nous pouvons détecter sur l’image : les routes, la végétation chlorophyllienne et peu chlorophyllienne, le réseau hydrographique et les formes géomorphologiques telles que les djebels.
6.4.2. Classification non supervisée et supervisée (approche numérique) :
Une classification se base sur le principe de ressemblance pour regrouper les pixels dans des groupes thématiques appelés classes suivant des critères de ressemblance. Plusieurs types de classification sont disponibles sur ENVI. Dans notre étude, la classification multispectrale effectuée utilise une variété d’algorithme comprenant, la classification non supervisée (Iso data la plus utilisée ou bien K-Means) et supervisée (soit méthode Parallélépipédique ‘Classification Parallelepiped’, méthode maximum de vraisemblance ‘Maximum likelihood’, Minimum distance, Mahalanobis distance, Spectral angle mapper ou Binary encoding).
Dans notre cas, nous avons opté pour la classification supervisée où les classes sont choisies en fonction des caractéristiques de la thématique d’étude. Nous nous intéressons donc aux grandes unités spatiales de notre zone d’étude.
6.4.2.1. Classification supervisée :
La classification supervisée, appelée aussi classification par échantillonnage est basée sur la connaissance antérieure du terrain. Elle se déroule généralement en six phases: définition des classes à partir des relevés terrain ; choix des polygones tests ; évaluation de la qualité des zones tests (région d’entraînement) ; évaluation de la qualité de la classification ; une correction par rapport aux relevés de terrain ; et confrontation visuelle avec la réalité terrain. Avant de lancer la classification supervisée, il est nécessaire de définir les zones d’apprentissage. Ces zones constituent la base de la classification supervisée et la clé de la réalisation de la carte d’occupation du sol. a) Classification des relevés de terrain :
Elle constitue l’étape la plus importante, la plus délicate et la plus ardue de la classification. Le choix des zones tests est basé sur les relevés de terrain exprimant l’état de la surface du sol. Pour cela, nous avons élaborée une base de données à référence spatiale riche de relevés phytoécologiques (enquêtes de terrain). b) Statistiques et choix des zones d’entraînement (parcelles d’apprentissage) :
Sur la composition colorée RGB de la trichromie de type (4.3.2) choisie, des polygones d’apprentissage ont été déterminés sur la base des relevés de terrain déjà sélectionnés, et chaque polygone correspond ainsi à une zone homogène de valeurs radiométriques. Le choix des zones tests est basé sur les critères suivants : elles doivent contenir des pixels de valeurs radiométriques les plus homogènes possibles ; les réponses spectrales des thèmes représentées
73 Chapitre IV Méthodologie par les zones tests, doivent correspondre aux valeurs radiométriques données par les bandes spectrales de l’image traitée ; le nombre de pixels pour chaque zone d’apprentissage ne doit pas être inférieur à 30 pixels, et de préférence doit être supérieur à 100 pixels (GIRARD et GIRARD, 1999). Chaque zone test est définie par deux ou plusieurs polygones. Le logiciel ENVI permet de définir ces zones par la fonction « region of interest ».
Le nombre de classes a été déterminé et les parcelles représentant les différentes thématiques recherchées: la végétation, agriculture…etc., ont été identifiées et géoréférencées après plusieurs sorties sur terrain avec un GPS. Ces échantillons sont ensuite identifiés sur l’image, en créant un fichier de régions d’intérêt (region of interesting, ROI). Le fichier ROI sera utilisé par l’algorithme de classification adopté. c) Choix de l’algorithme de classification :
Pour l’élaboration de notre carte d’occupation du sol, nous avons adopté la classification supervisée basée sur la méthode du maximum de vraisemblance. Elle est basée sur les propriétés statistiques des composantes spectrales de la scène. Elle consiste à affecter des pixels aux classes les plus proches selon une distance radiométrique. Cette distance est calculée entre le pixel à classer et chaque parcelle d’entraînement sur toutes les bandes.
Après la présentation de chaque thème par sa valeur radiométrique, la classification supervisée peut être lancée. Les classes suivantes ont été définies et qui correspondent aux différentes unités d’occupation du sol : forêt dense, forêt claire, maquis dense, maquis clair, matorral dense, matorral clair, urbanisation, agriculture, DRS (défense et restauration des sols forestiers), carrière et autres. d) Evaluation statistique de la qualité de la classification :
Après toute classification, une analyse statistique des différentes classes thématique peut être réalisée pour la détermination de la qualité de cette classification. Le logiciel ENVI permet de calculer, à partir de l’image classée : l’exactitude globale et le coefficient de Kappa (qui doit être très proche de 1 ce qui traduit une bonne exactitude). Pour définir la qualité de cette classification, il est indispensable de s’appuyer sur une matrice de confusion (pixel). Elle s’appui sur le principe que chaque pixel sera affecté à une classe thématique représentée par une zone test. La matrice de confusion est bonne si pour chaque classe il y a plus de 60 % de pixels bien affectés et s’il y a pour l’ensemble des classes 90 à 95 % de pixels bien classées (VERGER, 1982).
6.4.3. Cartographie automatique ‘la carte d’occupation du sol’ :
C’est l’étape finale de notre traitement d’image. La carte d’occupation du sol a été concue et elle va être exploitée dans le prochain chapitre résultats et discussion.
En conclusion, nous avons montré dans ce chapitre, comment utiliser notre approche d’évaluation du Risque d’Incendie de Forêt (RIF) et la démarche détaillée tout en expliquant les différents paramètres de risque suivant un codage par unité surfacique en fonction de l’effet de chacun sur le risque.
74
Chapitre V :
Résultats et discussions
Chapitre V Résultats et discussions
Chapitre V : Résultats et discussions
1. MNT et produits dérivés :
1.1. Elaboration du modèle numérique de terrain (MNT) :
Afin de mieux visualiser la morphologie, la topographie et paramètres de relief de notre zone d’étude, nous avons réalisé un modèle numérique de terrain (MNT) obtenu à partir de la carte topographique de la région de Blida à l’échelle 1/25 000ème par numérisation des courbes hypsométriques (courbes de niveau) c’est à dire que c’est un MNT qui a été extrapolé à partir des courbes de niveaux.
Le MNT est un ensemble discret de valeur numérique qui modélise les reliefs d’une zone géographique et permet de le représenter (DENEGRE et SALGE, 1996).
Le MNT permet de dériver la pente, l’exposition et la topomorphologie de la zone d’étude. Ces produits dérivés sont utilisés pour calculer l’indice topomorphologique (IM). Le modèle numérique de terrain de notre région d’étude est représenté par la figure n°18 ci-dessous.
Fig. 18 : Modèle numérique de terrain (MNT) du massif forestier de Chréa
75 Chapitre V Résultats et discussions
L’examen du MNT révèle que notre zone d’étude se caractérise par un relief accidenté. L’altitude est importante, elle va de 300 m en s’accentuant d’Ouest vers l’Est, en passant par les cantons suivants :
Forêt domaniale de Blida, Forêt domaniale des Glaciers, Forêt domaniale de Sidi El Kebir (El Ayoune, Chréa, Oued Tarch et Tizza Ourilis), Forêt domaniale de Ghellaie (Imma Bahria) pour atteindre le maximum au sommet de montagne dans lequel se situe le point culminant à 1550 m au col de Chréa.
1.2. Les pentes :
La carte des pentes représentée par la figure n°19 a été dérivée à partir du MNT (figure n°18) par l’intermédiaire du module Analyse de surface du menu « 3D Analyst » du logiciel ArcGis.
La pente « p » est dérivée directement par calcul du TIN (Triangular Irregular Network). Elle est considérée comme un facteur essentiel d’accélération du front de feu.
Pour cette étude, nous avons retenu quatre classes de pentes selon les seuils suivants : 0 - 15% ; 15 - 30% ; 30 - 60% et supérieure à 60% (tableau 12). Les seuils choisis tiennent compte des possibilités d’exécutions des travaux forestiers (DAGORNE et DUCHE, 1993).
A noter que dans notre zone d’étude, les pentes qui sont inférieures à 15%, il s’agit des zones où les machines agricoles peuvent intervenir. Pour les pentes qui sont entre 15 et 30%, nous avons des zones où les engins chenillés de type TP qui peuvent travailler. Pour des pentes entre 30 et 60% nous avons des zones qui convient aux engins spécialisés. Alors que pour des pentes qui sont supérieures à 60%, nous avons des zones où uniquement l’intervention manuelle est possible (BELHADJ-AISSA, 2003).
Tab. 12 : Classes de pentes dans la région de Chréa
Code Classe des pentes Critères 1 Moins de 15 % Pente faible sans incidence sur la propagation. 2 Entre 15 et 30 % Pente moyenne provoquant une accélération modérée du front de feu. 3 Entre 30 et 60 % Pente forte accélération importante du front de feu. 4 Supérieure à 60 % Pente très forte avec risque de turbulence, saute de feu, embrassement. (Source : CEMAGRAF, 1989).
A partir du tableau 12 et de la carte des pentes (figure n°19), nous constatons une prédominance de la classe 3 et 4 et qui correspondent respectivement à des pentes fortes (à Béni Ali, Hakou Feraoun, et à Chréa) et très fortes (à Sidi El Kebir, les Glacières et à djebel Hannous).
La classe des pentes fortes (classe 3) est assez bien représentée dans la zone d’étude. Il s’agit de pentes sur djebels et des zones accidentées.
76 Chapitre V Résultats et discussions
Carte des pentes du massif forestier de Chréa
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Ali Douar Béni Sbiha
RN37 Douar Belathou Djebel Feraoun Sidi el Kebir
Djebel Hannous Koudiet el Kolla Belkreid CHREA Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 19 : Carte des pentes du massif forestier de Chréa
1.3. L’altimétrie :
L’altimétrie est exprimée dans le modèle de l’indice (IM) par les paramètres topomorphologiques. Le MNT a permis de réaliser la carte altimétrique de la zone d’étude (figure n°20), celle-ci donne une vue synoptique du terrain et renseigne sur sa géomorphologie. Cette carte a permis de dégager quatre classes d’altimétrie : classe 1 : 250 – 575 m, classe 2 : 575 – 900 m, classe 3 : 900 – 1225 m et classe 4 : supérieur à 1225 m.
77 Chapitre V Résultats et discussions
Carte altimétrique du massif forestier de Chréa
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Ali Douar Béni Sbiha Douar Belathou RN37 Djebel Feraoun Sidi el Kebir
Djebel Hannous Koudiet el Kolla Belkreid CHREA Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 20 : Carte altimétrique du massif forestier de Chréa
1.4. L’exposition de pente :
L’exposition est, la direction géographique de la ligne de plus grande pente de la station orientée vers le bas appréciée par la boussole. Comme la pente, l’exposition joue également un rôle indirect sur la progression du feu.
Un feu se propage plus facilement sur un versant exposé au vent que sur un versant sous le vent, la végétation est différente selon les versants chauds et frais ; une exposition Sud à moins d’humidité qu’une exposition Nord. En général, les versants Sud et Sud-ouest présentent les conditions les plus favorables pour une inflammation rapide et pour la propagation des feux.
78 Chapitre V Résultats et discussions
Dans cette étude, l’exposition « e » a été déterminée par rapport aux quatre points cardinaux qui sont N-E (0-90°), E-S (90-180°), S-O (180-270°) et O-N (270-360°), ces valeurs sont exprimées en degrés avec le Nord comme origine.
La carte d’exposition de notre région d’étude représentée par la carte ci-dessous (figure n°21) a été extraite par l’outil ArcMap à partir du MNT. Quatre principales classes d’exposition ont été distinguées : NO-N-NE, NE-E-SE, SE-S-SO et SO-O-NO.
Chaque exposition correspond à un quartier de 90° centré sur la valeur moyenne de cette exposition (tableau 13).
Carte des expositions du massif forestier de Chréa
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Ali Douar Belathou Douar Béni Sbiha RN37 Djebel Feraoun
Sidi el Kebir
Djebel Hannous
Koudiet el Kolla Belkreid CHREA
Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 21 : Carte des expositions du massif forestier de Chréa
79 Chapitre V Résultats et discussions
Tab. 13 : Les classes des expositions dans le versant et leurs pondérations
Code Orientation 1 NO-N-NE 2 NE-E-SE 3 SE-S-SO 4 SO-O-NO
1.5. La topomorphologie :
La position dans le versant ou la topomorphologie « m » pondère l’intensité du feu en fonction de la position sur le relief. La topomorphologie intervient dans la propagation des feux, elle est en relation directe avec la pente.
Les classes des pentes obtenues (figure n°19), nous ont permis de renseigner sur la déclivité de la zone (l’orographie) dont on distingue les grands ensembles ou unités topomorphologiques et qui sont : la zone des bas piémonts, des hauts piémonts, la zone moyenne montagne et haute montagne. Pour cela, et en fonction de l’inclinaison de la pente, on a retenu quatre classes morphologiques comme il est indiqué dans le tableau suivant.
Tab. 14 : Les différentes classes morphologiques et leurs pondérations dans la région de Chréa
Code Classe des pentes Classe morphologique 1 P < 15 % Bas piémont 2 P entre 15 et 30 % Haut piémont 3 P entre 30 et 60 % Moyenne montagne 4 P > à 60 % Haute montagne
2. L’indice de végétation (NDVI):
La carte de l’indice de végétation est extraite par l’application de l’indice de végétation normalisé (NDVI), et elle est représentée par la figure n° 22 ci-dessous.
L’application de l’NDVI à notre zone d’étude, a pour but de nous renseigner sur l’état de la végétation. La teinte claire signe d’une activité chlorophyllienne, nous indique la présence de la végétation chlorophyllienne. En effet, on s'aperçoit que la majeure partie de notre zone est occupée par une végétation importante (forêts et maquis) surtout au niveau du col de Chréa.
Les zones les plus éclairées représentent les zones avec une végétation dense et les zones les plus sombres représentent les zones avec une végétation moins dense et zones défrichées du couvert végétal à savoir la végétation dégradée, les routes…etc. Mais il existe toujours quelques confusions où une vérité terrain reste toujours indispensable.
80 Chapitre V Résultats et discussions
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Ali Douar Belathou Douar Béni Sbiha RN37 Djebel Feraoun
Sidi el Kebir
Djebel Hannous Koudiet el Kolla Belkreid
CHREA Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 22 : Carte de l’indice de végétation NDVI du massif forestier de Chréa
Les valeurs du NDVI sont comprises entre -1 et +1. Lorsqu’il s’agit de -0.001 : la réflectance dans le rouge est supérieure à celle du proche infrarouge, correspondant aux surfaces autres que les couverts végétaux.
0 : les réflectances étant à peu près du même ordre de grandeur dans le rouge et le proche infrarouge, généralement les sols nus ont une très faible couverture végétale. + 0.51 : la réflectance dans le proche infrarouge est supérieure à celle du rouge, donc les valeurs les plus élevées correspondant aux couverts les plus denses.
81 Chapitre V Résultats et discussions
3. La carte d’occupation du sol :
La carte d’occupation du sol représente les différentes formations végétales et leur disposition selon les étagements existants. Elle met en relief l’impact des formations résineuses comme le pin d’Alep (Pinus halepensis) qui provoquent ainsi les feux de forêts.
La carte d’occupation du sol du massif forestier de Chréa a été conçue et elle est représentée dans la figure n° 23 ci-dessous. L’examen de la carte d’occupation du sol de notre zone d’étude montre qu’elle englobe les formations et les unités dont les caractéristiques seront décrites comme suit :
Une dominance des maquis occupant une superficie très importante par rapport à la superficie totale de la zone d’étude. Se sont des maquis denses de chêne vert (Quercus ilex à Cistus monspeliensis, Calycotome spinosa, Ampelodesma mauritanica, Genista tricuspidatae et Lavandula stoechas) entre 50 et 75% de recouvrement et aussi chêne vert en mélange du cèdre semi fermé (Cedrus atlantica) moins dense, le recouvrement R est entre 25 et 50%, occupant l’étage mésoméditerranéen inférieur et supraméditerranéen inférieur qui se trouvant respectivement dans la station d’Oued Abbarar et au piste des Glacières.
- Des maquis denses ou fermés et semi fermés de chêne vert (Quercus ilex) et chêne liège (Quercus suber) de 25 à 60 % de recouvrement, et des maquis clairs (R inférieur à 25%) de pin d’Alep (Pinus halepensis) qui se trouvant à djebel Hannous.
Les forêts sont très bien représentées et qui occupent la deuxième position après les maquis. La majeure partie des forêts sont des forêts denses (R supérieur à 75%) à cèdre fermé avec son cortège floristique : Taxus baccata (l’if), Ilex aquifolium (le houx), Rosa canina, Rubus ulmifolius et Juniperus oxycedrus, occupant surtout l’étage supraméditerranéen où domine la cédraie alticole de Chréa (Col de Chréa).
- Des forêts denses à cèdre semi fermé en mélange du pin d’Alep fermé dans la station des Glacières entre 75 et 85% de recouvrement. Ainsi, des forêts denses à pin d’Alep fermé (Pinus halepensis à Pistacia lentiscus, Calycotome spinosa et Lavandula stoechas) dans la station de Hakou Feraoun (R compris entre 75 et 80%) .
- Des forêts claires à pin d’Alep fermé et semi fermé constituées par des espèces arbustives comme le diss, du genêt, et du calycotome (R compris entre 45 et 60%). Aussi on voit des forêts claires à cèdre, à châtaignier, et pin d’Alep fermé et semi fermé qui se trouvant dans la station des Châtaigniers dont le recouvrement R est compris entre 50 et 75%.
Des matorrals denses à chêne liège et pin d’Alep dans la station de Béni Ali (R entre 65 et 70%) et des matorrals clairs à chêne liège au niveau du djebel Hannous (R entre 25 et 50%).
L’urbanisation quant à elle est modeste, elle occupe une superficie moyenne assez bien représentée dans la zone d’étude. On distingue les douars suivants : douar Béni Sbiha (L1), douar Béni Ali (L2), douar Sidi El Kebir (L3), douar Chréa (L4) et douar Belkreid (L5).
82 Chapitre V Résultats et discussions
Carte d’occupation du sol du massif forestier de Chréa
U1 Md1 U2 Fd3 A Mtd Fc1 Fd3 Fc2 D U3 Md2
C Fd2
Md3
Fd1 U5 U4 Mc1 Ag Mtc
Légende :
(Fd1) : Forêt dense à cèdre fermé et pelouse (Fc1) : Forêt claire à pin d’Alep fermé et semi fermé
(Fd2) : Forêt dense à cèdre semi fermé (Fc2) : Forêt claire à cèdre, à châtaignier en mélange du pin d’Alep fermé et pin d’Alep fermé et semi fermé
(Fd3) : Forêt dense à pin d’Alep fermé (Mc1) : Maquis clair de pin d’Alep
(Md1) : Maquis dense de chêne vert (Mtd) : Matorral dense à chêne liège et pin d’Alep
(Md2) : Maquis dense de chêne vert (Mtc) : Matorral clair à chêne liège et cèdre semi fermé
(Md3) : Maquis dense (fermé) et semi (D) : DRS - Défense et restauration fermé de chêne vert, et chêne liège des sols forestiers
(U) : Urbanisation (Ag) : Agriculture (U1) Douar Béni Sbiha (U2) Douar Béni Ali (A) : Autres (U3) Douar Sidi El Kebir (U4) Douar Chréa (C) : Carrière (U5) Douar Belkreid
Fig. 23 : Carte d’occupation du sol du massif forestier de Chréa
83 Chapitre V Résultats et discussions
Le reste des terres est constitué par des agricultures, par DRS (défense et restauration des sols forestiers), carrière et autres. En général, la carte d’occupation du sol produite indique que la plus grande partie de notre zone d’étude est caractérisée par une très forte densité de couverture végétale.
4. Exploitation des résultats obtenus :
Pour valider la modélisation de notre base de données du risque d’incendie et l’approche retenue, l’application du modèle du Risque d’Incendie de Forêt (RIF) a été menée sous environnement SIG. La méthode consiste à croiser les couches thématiques qui vont nous permettre de définir le niveau de sensibilité aux incendies de forêt par l’application des formules citées précédemment.
4.1. La couche de l’indice de combustibilité IC :
Le feu devient un incendie de par sa propagation dans une formation végétale donnée, celle-ci est une fonction de la combustibilité quelle dépend de la structure et les espèces dominantes de cette formation. L’indice de combustibilité IC est donc strictement lié à la composante des formations végétales où dominent des espèces résineuses accompagnées parfois d’un sous bois très dense, augmentant ainsi les risques de déclenchement des incendies.
Les végétaux présentent deux types de comportements vis-à-vis du feu : les espèces qui meurent au passage du feu, et celles qui présentent des formes de résistance leur permettant d’être moins affectées. Les espèces pyrophytes présentent deux types de résistance au feu : passive et active.
Les pyrophytes passives sont des espèces qui ont une écorce plus épaisse et se renouvellent via leur partie souterraine. Parmi les pyrophytes passives, nous avons pu identifier dans notre étude : Quercus ilex, Quercus coccifera, Quercus suber, Phillyrea angustifolia, Genista tricuspidata, Arbutus unedo, Erica arborea, Erica multiflora et Juniperus oxycedrus.
Les pyrophytes actives, quant à elles, voient la propagation de leurs diaspores activée en présence du feu. Pour ces dernières, nous avons recensé Pinus halepensis, Pinus nigra, Cistus monspeliensis et Cistus salvifolius.
Pour le calcul de l’indice de combustibilité, le biovolume a été calculé à partir de la couche de l’indice de végétation, par contre les notes d’intensité calorique (E1 et E2) ont été extraites à partir de la couche d’occupation du sol (BENABDELI et al., 2009). Les deux notes caloriques des espèces présentes dans le massif forestier de Chréa ont été extraites de celles établies par le C.E.M.A.G.R.F (tableau 15) (MISSOUMI et TADJEROUNI, 2003) à l’exception de Quercus suber qui a été assimilé au Quercus ilex qui est l’espèce la plus proche (BENABDELI et al., 2009).
Les résultats de la combustibilité sont représentés dans le tableau 16 ci-dessous.
84 Chapitre V Résultats et discussions
Tab. 15 : Les notes caloriques des espèces présentes dans la région de Chréa
Espèces Note Espèces arbustives Note Espèces herbacées Note arborescentes Pinus halepensis 7 Erica arborea 8 Anthyllis vulneraria 1 Quercus ilex 7 Quercus coccifera 8 Dactylis glomerata 1 Quercus suber 7 Juniperus oxycedrus 7 Inula viscosa 1 Cedrus atlantica 6 Erica multiflora 6 Castanea sativa 5 Lavandula stoechas 5 Arbutus unedo 5 Rosa canina 5 Fraxinus sp 2 Pistacia lentiscus 4 Cistus salvifolius 3 Cistus monspeliensis 3
Tab. 16 : Les différentes espèces présentes dans chaque occupation avec leurs densités et notes de combustibilité
Densité du sous bois 5 5 5 4 4 4 3 4 5 4 Nom de l’occupation Fd1 Fd2 Fd3 Mtd Fc1 Fc2 Md1 Md2 Md3 Mc1 Mtc Espèces Pinus halepensis 7 7 7 7* 7 7* Quercus ilex 7 7 7 7* 7* 7* Quercus suber 7 7* 7 7* 7* Cedrus atlantica 6* 6* 6 6 Castanea sativa 5* Arbutus unedo 5 Fraxinus sp 2 Erica arborea 8* Quercus coccifera 8 Juniperus oxycedrus 7 Erica multiflora 6* Lavandula stoechas 5 5 Rosa canina 5 Pistacia lentiscus 4 Cistus salvifolius 3* Cistus monspelienis 3* 3 Anthyllis vulneraria 1 Dactylis glomerata 1 Inula viscosa 1 (*) L’astérisque indique l’espèce dominante.
85 Chapitre V Résultats et discussions
La cartographie de la combustibilité des unités forestières sont représentées dans la figure n°24 ci-dessous. On remarque que la majeure partie de la superficie de notre zone d’étude se situe dans la classe d’un indice de combustibilité faible et moyenne, ce qui correspond à la présence des espèces pyrophytiques passives comme le cèdre (Cedrus atlantica), le chêne vert (Quercus ilex), le chêne liège (Quercus suber) et son cortège floristique (le myrte Myrtus communis, et la bruyère Erica multiflora), le châtaignier (Castanea sativa) et l’arbousier (Arbutus unedo).
On peut constater donc que la quasi-totalité de la végétation est moyennement combustible avec dominance du pin d’Alep et du chêne vert. C’est la valeur de combustibilité moyenne (codée 2) qui sera prise en compte dans le calcul final. Alors que le reste de la superficie se situe dans la classe d’un indice de combustibilité forte et très forte ce qui correspond à la présence des espèces pyrophytiques actives telles que le pin d’Alep, le pin noir et le ciste.
Indice de combustibilité IC
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Ali Douar Béni Sbiha Douar Belathou RN37 Djebel Feraoun Sidi el Kebir
Djebel Hannous Koudiet el Kolla Belkreid CHREA Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 24 : Carte de l’indice de combustibilité IC du massif forestier de Chréa
86 Chapitre V Résultats et discussions
Les résultats de l’indice de combustibilité sont cités dans le tableau ci-dessous.
Tab. 17 : Indice de combustibilité de la région de Chréa
Code Signification 1 Combustibilité faible 2 Combustibilité moyenne 3 Combustibilité forte 4 Combustibilité très forte
4.2. La couche de l’indice morphologique IM :
Dans le calcul de l’indice de risque, l’indice topomorphologique intervient comme un facteur essentiel aggravant plus ou moins la propagation et l’intensité de l’incendie en fonction de l’orographie et de l’exposition rencontrée.
Dans l’organigramme de calcul de l’indice de risque, l’indice morphologique IM est calculé à partir de plusieurs paramètres et qui sont la pente, l’exposition et la topomorphologie. Ces dernières nécessitent un codage pour être exploitable dans notre application.
4.2.1. La couche des pentes (p) :
Cette couche est représentée par des codes dont elles correspondent à quatre classes de pentes qui sont à envisager comme il est indiqué précédemment (Voir figure n°19).
4.2.2. La couche des expositions (e) :
Cette couche qui nous renseigne sur l’orientation, elle est déterminée par les quatre points cardinaux (Voir figure n°21).
Dans le Parc National de Chréa, la tendance principale des vents dominants annuels est Nord- ouest. De même, et suivant la même méthodologie, la couche des expositions qui a été obtenue (figure n°21) indique que les versants Sud-ouest, ouest et Nord-ouest sont les plus exposés aux vents secs et sont celles qui favorisent le déclenchement des feux.
Cet ensemble est noté par le code 4. Les autres expositions sont moins exposées aux vents secs et sont respectivement les versants Nord-est, est et Sud-est (code 2) et les versants Sud- est, sud et Sud-ouest (code 3). Les versants Nord-ouest, Nord et Nord-est sont englobés dans un ensemble qui est à l’abri. Cet ensemble est noté par le code 1.
4.2.3. La couche de la topomorphologie (m) :
La couche de la topomorphologie (m), est en corrélation directe avec la pente. Cette couche comme déjà cité, traite les quatre classes morphologiques dont la quatrième classe (codée 4), elle est représentée par des pentes supérieures à 60 % et qui correspondent au grand ensemble topomorphologique qui est la montagne où le risque des incendies de forêt est très grand.
87 Chapitre V Résultats et discussions
** Le résultat obtenu de la combinaison des différentes couches : couche des pentes, couche des expositions et la couche de la topomorphologie (m) intervenant dans le calcul de l’indice topomorphologique IM (figure n°25), nous a permis d’obtenir les quatre classes d’indice topomorphologique récapitulées selon leur importance dans le tableau 18 qui suit :
Tab. 18 : Les classes de l’indice topomorphologique de la région de Chréa
Code Signification 1 Indice faible 2 Indice moyen 3 Indice fort 4 Indice très fort
Indice morphologique IM
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Ali Douar Béni Sbiha Douar Belathou RN37 Djebel Feraoun Sidi el Kebir
Djebel Hannous Koudiet el Kolla Belkreid CHREA Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 25 : Indice morphologique IM du massif forestier de Chréa
88 Chapitre V Résultats et discussions
La carte de l’indice morphologique IM, montre que la moitié de la superficie de notre zone d’étude se trouve dans des conditions topomorphologiques favorables au risque d’incendie dont elles présentent un risque fort (code 3).
Les conditions moyennement favorables au risque occupent la deuxième position et sont repsérentées par la couleur jaune (code 2). Aussi, la tranche peu favorable à l’accentuation du feu est représentée par la couleur verte qui présente un risque faible (code 1), alors que la gamme très favorable est faiblement représentée (couleur rouge) et elle correspond à un risque très fort (code 4).
4.3. La couche de l’indice d’occupation humaine (IH) :
L’indice d’occupation humaine (IH) est représenté par la combinaison des deux paramètres qui sont le bâti et la population. L’indice de population IP est considéré comme étant la distance de la zone d’influence du feu sur la population.
Quatre classes de distance de zones d’influence codifiées ont été proposées pour bien cerner cette influence dont le code 4 correspond au rayon de 100 m (périphérique de la forêt) et c’est là où la population est strictement en risque (figure n°26).
Notre zone d’étude est formée par un mitage d’une habitation en interpénétration avec l’espace naturel. Quatre classes ont été donc distinguées. Les classes faible et moyenne qui correspondent respectivement aux zones d’influence 250 et 200 m occupent des superficies quasi similaires dans notre zone d’étude et se trouvent localisées principalement en dehors des zones d’influence.
Les classes forte et très forte (150 m et 100 m) apparaissent au niveau des douars et au col de Chréa où les forêts sont plus denses et les pentes plus raides (tableau 19).
Tab. 19 : Les différentes classes de zones d’influence utilisées avec leurs pondérations
Code Zone d’influence 1 250m 2 200m 3 150m 4 100m
89 Chapitre V Résultats et discussions
Indice de population IP
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Ali Douar Béni Sbiha Douar Belathou
RN37 Djebel Feraoun Sidi el Kebir
Djebel Hannous Koudiet el Kolla Belkreid CHREA Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 26 : Indice de population IP et classes des zones d’influence utilisées
Pour ce qui est de l’indice bâti, est le même principe que celui de la population c'est-à-dire à chaque rayon d’influence a sa concentration du bâti (densité des habitats à l’intérieur ou au voisinage de la forêt et leurs structures) et qui est en relation directe avec la présence de la population. La carte de l’indice du bâti est représentée dans la figure n°27 ci-dessous.
La densité est faible si le nombre des habitats est inférieur à sept par hectare et forte si elle dépasse les 30 habitats par hectare. Les habitats ont une structure groupée s’ils sont au minimum de 3 par hectare et diffus dans les autres situations, ainsi que leur situation par rapport aux issues de secours, inférieure ou supérieure à 100 mètres (RECUIEL DES RESUME, 2013).
90 Chapitre V Résultats et discussions
Indice du bâti IB
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Sbiha Douar Béni Ali Douar Belathou RN37
Djebel Feraoun Sidi el Kebir
Djebel Hannous Koudiet el Kolla Belkreid CHREA Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 27 : Indice du bâti IB du massif forestier de Chréa
La densité des habitats au voisinage de la forêt est très remarquable au niveau des douars et au col de Chréa ce qui correspond à la classe très forte 100 m (périphérique de la forêt) c’est là où la population est fortement en risque et qui prend le code 4.
Les douars qui appartiennent au massif forestier de Chréa représentent un risque d’incendie élevé à cause de la présence du sous bois important qui favorise la propagation du feu ainsi qu’à l’interface forêt/habitat.
Les risques moins élevés sont enregistrés dans quelques douars non habités. Celles-ci sont caractérisées par des terrains plus au moins accessibles à toute intervention.
91 Chapitre V Résultats et discussions
La carte de la vulnérabilité (enjeu) indiquée dans la figure n°28 ci-dessous est le résultat de l’indice d’occupation humaine (IH) qui a été calculé à partir du croisement des couches d’IP et IB.
La carte de l’aléa incendie quant à elle qui entre dans le calcul de l’indice de risque (IR) a été calculée à partir du croisement des couches d’IC et IM et elle est représentée dans la figure n°29 ci-dessous.
Carte de la vulnérabilité
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Ali Douar Béni Sbiha Douar Belathou RN37
Djebel Feraoun Sidi el Kebir
Djebel Hannous Koudiet el Kolla Belkreid CHREA
Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 28 : Carte de la vulnérabilité (enjeu) du massif forestier de Chréa
92 Chapitre V Résultats et discussions
Carte de l’aléa
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Ali Douar Béni Sbiha Douar Belathou RN37 Djebel Feraoun Sidi el Kebir
Djebel Hannous Koudiet el Kolla Belkreid CHREA
Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 29 : Carte de l’aléa incendie de forêt du massif forestier de Chréa
4.4. La carte de l’indice de risque IR :
Le résultat du croisement entre les différentes couches et les facteurs signalés précédemment, a permis d’une part, le calcul de l’indice de risque d’incendie de forêt en appliquant la formule (IR = 5.IC + 2.IH + IM) et d’autre part, la production de la carte finale du risque potentiel d’incendie.
La carte de sensibilité aux incendies résultante permet la visualisation des différents secteurs exposés au risque d’incendie à l’aide du logiciel ArcGis. Ainsi, cette cartographie représente les différentes classes de l’indice de risque (IR).
93 Chapitre V Résultats et discussions
La sensibilité globale au phénomène feu de forêt estimée par croisement de l’aléa et de l’enjeu est représentée dans le tableau suivant.
Tab. 20 : Sensibilité au feu de forêt par croisement de l’aléa et de l’enjeu
Aléa faible moyen Fort Très Fort Enjeu faible f m m F moyen m m F TF Fort F F TF TF Très fort F TF TF E (Source : PDPFCI, 2008).
Les différents paramètres qui composent l’indice de risque (IR) ont été intégrés dans la base de données de chacune des cartes établies dont chaque paramètre a été pondéré selon son importance dans le déclenchement des incendies de forêts.
A la fin, et après superposition de toutes les couches et que la carte d’aléa est superposée à celle de la carte de vulnérabilité (enjeu), on a obtenu une table de donnée qui prend en considération tous ces paramètres et qui représente la carte finale de l’indice de feu de forêt de notre zone d’étude représentée dans la figure n°30 ci-dessous.
Cet indice est représenté par quatre classes comme nous montre le tableau suivant :
Tab. 21 : Les classes de l’indice de risque
Code Type de risque 1 Risque faible 2 Risque moyen 3 Risque fort 4 Risque très fort
94 Chapitre V Résultats et discussions
Carte de risque feu de forêt du massif forestier de Chréa
2°50’0E 2°50’0E
Douar Béni Ali Douar Béni Sbiha Douar Belathou RN37
Djebel Feraoun Sidi el Kebir
Djebel Hannous Koudiet el Kolla Belkreid CHREA
Hannous
2°50’0E 2°50’0E
Fig. 30 : Carte de risque feu de forêt du massif forestier de Chréa
La carte de risque montre que la classe de risque moyen occupe une superficie très importante dans notre zone d’étude, suivie par les classes de risque fort et faible qui occupent une superficie assez similaire, alors qu’une très faible partie est affectée par un risque très fort.
On constate alors que la plupart de la superficie de notre zone d’étude se trouve dans un indice de risque moyen c'est-à-dire que le massif de Chréa est représenté par une dominance de risque moyen dans la partie où l’indice de combustibilité ainsi que l’indice topomorphologique est moyen, et où l’enjeu ou l’occupation humaine est faible (à proximité de la zone d’influence 250 m). Le risque faible concerne la partie où l’aléa et l’enjeu sont faibles. Alors que le risque fort s’explique par une moyenne exposition humaine ainsi qu’un fort aléa caractérisé par une forte combustibilité des espèces et une morphologie moyenne.
95 Chapitre V Résultats et discussions
La topomorphologie du terrain joue un rôle primordial sur l’augmentation des risques des incendies de forêt. Cela est justifié dans notre zone d’étude par des conditions topomorphologiques moyennement favorables caractérisées par des pentes moyennes et expositions vers le Sud-ouest, ce qui optimise encore le risque d’avoir des incendies. On peut conclure donc que la région de Chréa se situe dans le domaine du risque moyen face aux incendies qui peut s’aggraver si une gestion non appropriée des ressources n’est pas mise en place. Le tableau synthétique n°22 ci-dessous résume les différents degrés de risque présent dans les principales stations qui figurent dans notre région d’étude.
Tab. 22 : Tableau synthétique de risque des incendies de forêts dans le massif forestier de Chréa
Station Béni Ali RN n°37 y Les Col de Chréa Djebel Douar compris Hakou Châtaigniers et Hannous Belkreid Paramètre Feraoun les Glacières IC Fort Très fort Moyen Faible Moyen Faible IM Moyen Fort Fort Moyen à faible Moyen Moyen Aléa Fort Fort à très fort Fort Faible Moyen Moyen Enjeu Moyen Faible Faible Faible Faible Très fort Risque (IR) Fort Moyen à fort Moyen Faible Moyen Très fort
4.5. Validation du modèle :
La validation de la carte du risque d’incendie de forêt obtenue a été faite à partir de plusieurs sites observés sur le terrain, définis par un échantillonnage mixte subjectif et stratifier dont le repérage des sites s’est effectué à l’aide des cartes topographiques et d’un GPS. Cette carte justement peut être une validation du modèle utilisé parce que quand on fait un modèle, la phase essentielle cruciale c’est la phase de validation, est-ce que le modèle est bon ou pas, est ce que la carte de risque que nous avons établie est bonne ou pas ?, et comment elle va être si nous allons la croiser avec la réalité là où les feux se sont réellement existées donc c’est là où ça va nous servir comme une vrai validation.
L’expression de l’indice de risque que nous avons utilisé n’est pas considérée comme une formule mathématique effectuée sur le développement, mais là c’est une procédure d’analyse multicritère, ce que nous avons utilisé dans notre étude comme expression, elle a été utilisé par DAGORNE A. et DUCHE Y., (1990, 1993), dans un contexte bien définit dans une zone bien définie, la même expression ne pourra en aucun cas être utilisée dans une zone du sud par exemple dans la palmeraie c’est complètement différent.
Donc lorsque nous utilisons une expression, il faut voir d’abord son contexte, on peut s’inspirer, la modifiée suivant le besoin parce que c’est un élément qui est obtenu dans un cadre d’analyse multicritère, nous pouvons même ajouter d’autres paramètres, la seule chose ce qu’il faut justifier pourquoi nous utilisons ce paramètre. Nous pouvons même jouer à des niveaux, en ajoutant de nouveaux paramètres, en modifiant les pondérations et chaque paramètre lui-même en analysant ces sous paramètres en quelque sorte donc nous pouvons
96 Chapitre V Résultats et discussions jouer à des niveaux différents. Le modèle proposé ne constitue qu’une première approche mais on peut dire que celui-ci s’avère très intéressant étant basé sur des pondérations calculées suivant des valeurs quantitatives réelles et non pas sur des jugements d’experts. Cependant, il faudrait produire une carte des risques non seulement pour une partie du parc mais aussi au niveau de tous le Parc National de Chréa. De même, le modèle établi pourrait être facilement appliqué à d’autres régions ainsi que pour d’autres parcs nationaux étant donné la ressemblance climatique ainsi que la similitude des paysages environnementaux.
La cartographie au 1/50 000 s’avère pertinente à l’échelle nationale. Cette carte est nécessaire afin de répartir les centres de la Protection Civile et l’équipement de lutte contre les incendies ainsi que pour la planification des zones de reforestation. De plus, la carte de risque basée sur l’historique des incendies permet d’ajouter l’action anthropique.
Pour bien améliorer le modèle, il serait peut-être nécessaire d’intégrer d’autres facteurs dans le modèle par exemple les paramètres climatiques, qui peuvent jouer un rôle majeur dans la propagation du feu et qui peuvent agir à plusieurs niveaux. Il faudrait de même différencier entre les facteurs de déclenchement, de propagation et d’ignition. Parmi ces facteurs, on mentionne le vent, les facteurs socio-économiques, la proximité aux centres de la protection civile chargés d’éteindre les incendies, etc. Les départs de feux dans notre zone d’étude sont étroitement liés à l’activité humaine et à la présence de certains équipements, qui augmentent significativement le danger de mise à feu. Ainsi, pour cartographier le risque des incendies, il faut connaître les zones privilégiées de concentration de la population.
4.6. Conclusion :
La base de données réalisée sur le massif forestier de Chréa ainsi que les résultats cartographiques obtenus à partir de la combinaison des différentes couches ont permis la réalisation de la carte de sensibilité au risque des incendies de forêts. Cependant, la carte de risque obtenue constitue un outil important permettant de définir les mesures de prévention, de protection et de sauvegarde nécessaires. Mais cette carte ne peut pas être utilisée pour répondre à des questions quantitatives spécifiques comme, par exemple, le niveau de protection demandé pour faire face aux pertes des ressources naturelles.
Pour cela, il sera intéressant de connecter directement le SIG avec les réseaux de surveillances complexes représentées par les stations météorologiques et de l’alimenter par des images satellitaires récentes, ce qui permettra une amélioration et une mise à jour de la carte du risque d’incendie établie. Cependant, l’efficacité d’un SIG, dans toute application, dépend de la phase de traitement et d’intégration des données du point de vue précision, échelle et résolution des cartes et images et de la mise à jours des différentes données.
En conclusion, le patrimoine forestier de Chréa (la partie centrale) traverse une situation moins alarmante et nécessitera de nouvelles méthodes de gestion forestière visant sa préservation. Ces dernières passent avant tout par la diminution des risques des incendies (maîtrise de la Défense Forestière Contre l’Incendie D.F.C.I) basées sur des plans d’aménagement appropriés à établir pour chaque zone forestière à préserver.
97 CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES :
Les incendies constituent un risque majeur auxquelles sont soumis les écosystèmes méditerranéens. L’Algérie et plus spécialement le Parc National de Chréa fait partie intégrante de ces écosystèmes et il n’échappe pas à ce fléau majeur et nécessite une grande attention.
Ces incendies ne peuvent être minimisés qu’à travers la prévention qui repose sur l’évaluation du risque incendie et sa cartographie numérique. Au terme de ce mémoire, nous avons voulu mettre en valeur l’efficacité de la modélisation du risque d’incendie de forêts à travers l’utilisation d’un modèle de risque et sa représentation cartographique. Son application réside dans l’utilisation d’une approche géomatique basée essentiellement sur l’outil SIG et la télédétection afin d’élaborer la carte de sensibilité aux incendies (carte de risque), en prenant comme exemple et zone d’application le massif forestier de Chréa.
Le risque naturel comme il a été définit est le produit de l’aléa et l’enjeu. Dans cette étude, nous avons présenté notre approche méthodologique qui a permis d’établir la carte d’aléa incendie et celle des zones vulnérables à celui-ci. La combinaison de ces deux cartes nous a permis d’élaborer la carte finale de risque à l’échelle 1/50 000 qui a été validée au moyen de mesures et vérification sur le terrain.
Les résultats d’application de ce modèle ont été établis sous forme de cartes de synthèse à partir de la superposition des différentes couches d’informations de la base de données réalisées sur le massif forestier de Chréa. Ces résultats sont intéressants et constituent une contribution pour l’aide à la décision et une meilleure gestion du risque incendies de forêts.
Les SIG et la télédétection peuvent être des outils très complémentaires avec les méthodes conventionnelles utilisées dans la prévention et la gestion des feux de forêts. Dans ce contexte, la cartographie de risque des incendies par images satellitaires et SIG s’est révélé un moyen efficace et rapide en particulier en zones forestières.
La sensibilité globale du massif de Chréa est obtenue en cumulant les éléments sensibles des différents facteurs de risque. La carte de zonage ainsi produite représente les zones sensibles de très forte et forte en rouge, moyenne en orange et de faible sensibilité en vert. La cartographie résultante améliore la lisibilité du phénomène et permet de différencier plus facilement les accumulations de contraintes faibles et celles de contraintes plus élevées.
Les résultats obtenus nous ont permis de constater que presque la totalité du massif forestier de Chréa est soumis à un risque moyen suivi d’une codominance du risque fort et faible. Ce niveau de risque modéré est lié à une conjonction de facteurs défavorables telles que :
- Un climat très sec en été et des jours de vent fort (Sirocco), qui accélère les phénomènes de dessèchement de la végétation et favorise des propagations de feu rapides ;
- Des formations forestières très inflammables et très combustibles ;
- Un interface forêt-habitat, qui induit à de nombreuses infrastructures au contact des forêts, et une forte présence humaine en forêt, ce qui amplifie la probabilité d’éclosion des incendies et
98 les enjeux menacés. Ce niveau de risque moyen est toujours en progression, et peut s’aggraver si une gestion non appropriée de protection des forêts contre les feux n’est pas mise en place.
A la lumière de ces résultats, il est clair de dire que la région de Chréa possède des écosystèmes naturels favorables pour le déclenchement des incendies notamment par l’action anthropiques. Face à ce constat, la prévention et la détection précoce constituent les seuls moyens pour réduire le coût des dégâts causés par les feux de forêt.
En effet, la carte que nous avons établi se veut comme un document reflétant, l’état de sensibilité des zones les plus touchées et les plus sensibles aux feux de forêts permettant de situer les futures zones à risque et d’évaluer d’ores et déjà les moyens futurs nécessaires que ce soit en termes d’hommes ou de matériels pour toute éventuelle étude de projet de prévention et de lutte envisagé dans la région.
Cette carte pourra être améliorée en prenant en compte surtout des dispositifs de surveillance et de lutte contre les incendies, mais en soi, elle constituera la clé de n’importe quel programme de formation ou projet environnemental permettant aux municipalités des régions fortement touchées par les incendies de prendre les mesures préventives nécessaires afin de préserver les forêts et de surveiller le déclenchement des incendies. De même, le modèle établi pourrait être facilement appliqué à d’autres régions de la zone méditerranéenne étant donné la ressemblance du climat et la similitude des paysages environnementaux.
Enfin, nous pouvons conclure que la région de Chréa peut connaitre un danger qu’il ne faut pas négliger. Cet état de danger peut provoquer des catastrophes très importantes si on ne doit pas prendre en considération une gestion adéquate afin de lutter contre les incendies ravageurs.
Le modèle développé nous a permis d’avoir des résultats satisfaisants. Cependant, il pourrait être performant et efficace si on tient compte des recommandations suivantes :
- Etablissement de la carte de sensibilité pour une vaste surface ;
- Les différentes couches d’informations de la base de données doivent comporter toutes les informations nécessaires ;
- Intégrer les différents paramètres climatiques et les mesures dendrométriques ;
- Améliorer la connaissance du risque quotidien, par des mesures de l’état hydrique de la couverture végétale (météorologie et télédétection satellitaire) ;
- Mettre en évidence l’état et le suivi de la dynamique de la régénération naturelle de la forêt post incendie (régénération des essences, reconstitution du manteau végétal, etc.) ;
- Mieux reconstituer les zones incendiées en étudiant par exemple l’évolution des massifs anciennement parcourus par des feux et le comportement des espèces à l’échauffement ;
- Procéder à la mise en place des dispositifs de suivi et d’évaluation spatio-temporelle de l’évolution du fonctionnement de la végétation brûlée après passage du feu, évaluation des
99 dommages, les pertes économiques, cartographie SIG des zones sinistrées et des risques d’érosion, mécanismes de recolonisation écobiocoenotique, etc.) ;
- Développer des techniques d’aménagement post incendie et des alternatives de la restauration de la végétation, afin de réduire le risque du feu et améliorer la résilience des écosystèmes forestiers ;
- Faire participer les chercheurs et les spécialistes algériens en collaboration avec les spécialistes étrangers dans l’élaboration d’un programme de recherche pluriannuel sur les forêts après les incendies ;
- Mettre en commun l’expérience et le savoir-faire de plusieurs équipes afin de clarifier tous les concepts relatifs au risque d’incendie, lister de manière exhaustive tous les besoins en matière d’évaluation et de cartographie, inventorier les méthodes utilisées jusqu’à ce jour, y compris pour d’autres risques naturels, et identifier les données et les systèmes d’information actuellement disponibles.
Notre travail nous a aussi permis de dégager quelques perspectives de recherche pour pouvoir bien aborder le problème des incendies de forêts pour une meilleure connaissance de ce risque et d’établir des mesures préventives d’une manière plus adéquate et plus fine. Ceci ne peut être réalisé qu’à travers la mise en place des axes stratégiques tels que la restauration des territoires forestiers dégradés en prenant en considération l’interface forêt-habitat dont il faut s’intéresser au savoir ancestral des riverains à l’utilisation du feu et ceci ne peut se faire qu’à travers des enquêtes sur le terrain.
Aussi, il serait souhaitable de continuer ce travail, en répondant d’abord aux différentes questions d’ordre fondamentales sur la méthode d’évaluation de risque d’incendie de forêt et une meilleure gestion de ce risque dans tous le parc National de Chréa, et bien également dans tous les parcs nationaux.
Il serait également opportun, de réaliser une représentation cartographique des zones là où les feux se sont vraiment installés avec des fréquences d’occurrence en classes pour mieux maximiser les formes de parade (la lutte) tout en soulignant l’importance de ce phénomène parce qu’il s’aggrave de jour en jour.
100
Bibliographie :
BIBLIOGRAPHIE
ADIBA M. & DELOBEL C., 1982.- Bases de Données et Système relationnel. Ed. Bordas, Paris, 449p.
AFIR D. & KEDIA N., 2008.- Utilisation d’un SIG dans la cartographie de l’occupation des terres de la forêt domaniale de Baïnem. Mém. Ing. Ecologie et environnement. FSB, U.S.T.H.B., Alger, 53p.
AIT BENAMER W., 1996.- Elaboration d’un SIG pour une analyse de la végétation dans la région de Djelfa. Mém. Ing. Agro. INA., Alger, 95p.
A.N.A.T. (Agence Nationale d'Aménagement du Territoire), 2011.- Plan d’Aménagement de la Wilaya de Blida (PAW) : Diagnostic Prospectif. Synthèse : Problématique générale et enjeux d’aménagement du territoire. Document N° 1 - Phase 1 wilaya de Blida. 49p.
ANONYME, 1999.- Plan de gestion. Parc National de Chréa. 201p.
ANONYME, Plan de gestion II période quinquennale, 2005-2009.- Parc National de Chréa.
BAGNOULS F. & GAUSSEN H., 1953.- Saison sèche et indice xérothermique. Bull. Soc. Hist. Nat. Toulouse, 88, pp.193-239.
BARRY J.P. ; CELLES J.C. & FAUREL L., 1974.- Notice de la carte internationale du tapis végétal et des conditions écologiques. Feuille d'Alger au 1/1.000.000. C.R.B.T., Alger, 42p.
BEKDOUCHE F., 2010.- Evolution après feu de l’écosystème subéraie de Kabylie (nord algérien). Thèse. Doct. Etat. Ecologie Forestière. FSBSA, UMMTO, 116p. + ann.
BELHADJ-AISSA A. & BELHADJ-AISSA M., 1999.- Système d’information géographique et télédétection. Gestion de l’espace urbanisé. Exemple d’application sur la capitale Alger. ALSIG’99, VALLADOLID (Espagne). ISBN 90 5809 096 5.
BELHADJ-AISSA A. ; BELHADJ-AISSA M. ; SANSAL B. & SMARA Y., 2002.- Estimation des indices de risque des incendies de forêts à partir d'un modèle de données du SIG appliqué à une forêt littorale de Baïnem (Algérie). FEI, USTHB. Alger.
BELHADJ-AISSA A. ; BELHADJ-AISSA M. & SMARA Y., 2002.- Application des nouvelles technologies pour la prévention et la gestion des feux de forêts. Séminaire national sur la prévention et la lutte contre les incendies de forêts, 11-13 mai 2002, Batna, ALGERIE.
BELHADJ-AISSA A. ; BELHADJ-AISSA M. & SMARA Y., 2003.- Application du SIG et de la télédétection dans la gestion des feux de forêts en Algérie ; 2nd FIG Régionale Conférence Marrakech, Morroco, Décembre 02-05, 2003, pp, 02-14. BELHADJ-AISSA A. & KHEDAM R., 2004.- Cartographie de l’occupation du sol de la plaine de la Mitidja par classification de données satellitaires. Conférence International sur les Systèmes Complexes, CISC’04, 06 au 08 septembre 2004, Jijel, Algérie.
BENABDELI K. ; FEKIR Y. ; GUEDDIM R. ; KHADER M. ; MEDERBAL K. & MEKKOUS B., 2009.- Etude du risque incendie à l’aide de la géomatique : cas de la forêt de Nesmoth (Algérie). P39.
BENABID A., 1985.- Les écosystèmes forestiers, pré-forestiers et pré-steppiques du Maroc : diversité, répartition biogéographiques et problèmes posés par leur aménagement. Forêt Méditerranéenne T2 III n°1 p : 53-64.
BENARAB N. et BENDJEDDA N., 2010.- Contenu du sol et des feuilles en éléments nutritifs de quelques espèces méditerranéennes. Mém. Ing. Ecologie et environnement. U.S.T.H.B, Alger. 46p. +ann.
BENBRAHAM S. & HOUARI I., 2010.- Impacts d’un incendie de la forêt du Parc National de Chréa sur les bilans du carbone et de l’azote du sol et sur la composition chimique de la végétation. Mém. Ing. Ecologie et environnement. U.S.T.H.B, Alger, 45p.
BENDEKKEN D. & HAMDANI H., 2009.- Dynamique et réponse post incendie de la végétation dans une portion du Parc National de Chréa (Atlas Blidéen). Mém. Ing. Ecologie et environnement. U.S.T.H.B, Alger, 56p. +ann.
BENOUAR N. & BOUTALEB A., 2010.- Contribution à l’élaboration de la carte de sensibilité aux incendies dans la partie centrale du Parc National de Chréa. Mém. Ing. Ecologie et environnement. U.S.T.H.B, Alger, 62p. +ann.
BENSAID A., 1997.- Traitement et intégration des données satellitaires et multi sources dans une base de données caractérisant le milieu physique (application à la zone steppique située au Nord-ouest de Laghouat). Thèse. Mag. Techniques spatiales, C.N.T.S., Oran, Algérie. 178p. +ann.
BENSAID S., GASMI A. & BENHAFIED I., 2006.- La forêt d’Algérie de Césarée la romaine à ce jour. Forêt méditerranéenne t. XXVII, n° 3 : 267-274.
BLANCHI R. & GODFRIN V., 2003.- De la cartographie technique à la cartographie réglementaire. Le cas des PPRIF. ENSMP-Pole Cindyniques (France).
BOUALAM B., 2002.- Cartographie de la végétation par télédétection et suivi de sa dynamique à l’aide d’un Système d’Information Géographique (SIG) dans le Sud-Oranais. Mém. Ing. Ecologie et environnement. U.S.T.H.B., Alger, 99p.
BOUAOUNE D., 1996.- Contribution à l’étude floristique des étages de végétation de l’Atlas Blidéen (phytoécologie, phytosociologie et déterminisme climatique). Thèse. Mag. Ecol. U.S.T.H.B., Alger, 134-148p. 172p. + ann. BOUDY P., 1952.- Guide du forestier en Afrique du Nord. Ed. La Maison rustique. Paris. 509p.
BOU KHEIR R. ; DARWISH A. & FAOUR G., 2005.- Méthode globale d’évaluation du risque d’incendies de forêt utilisant la télédétection et les SIG : cas du Liban. Télédétection, vol. 5, n°4, p. 359-377.
BOURGEOIS M., 2006.- Un outil d’aide à la décision pour la prévention des incendies dans le milieu périurbain nîmois. Mém. Ing. Agro DAA / MASTER : AGER (Agronomie – Environnement). INA Paris-Grignon. (INRA).
BOUSSOUF L., 2004.- Contribution à l'étude phytoécologique et phytosociologique de quelques groupements préforestiers de dégradation dans l'Atlas Blidéen (Secteur algérois). Thèse de magister, Ecol. FSB, Univ. Sc. et Tech. Houari Boumediene, Alger, 179p. + ann.
BOUTALEB N., 1998.- Contribution à l’étude de la diversité biologique de quelques formations végétales de l’Atlas Blidéen. Mém. Ing. Ecologie et environnement. U.S.T.H.B, Alger, 151p. +ann.
BRAKCHI L., 1998.- Contribution à l’étude phytoécologique et phytosociologique des groupements à pin d’Alep (Pinus halepensis Mill) dans le secteur algérois. Thèse. Mag. Ecologie et environnement. U.S.T.H.B, Alger, 192p. +ann.
BRAUN-BLANQUET J., 1952.- Les groupements végétaux de la France méditerranéenne. C.N.R.S., Carte des groupements végétaux. Montpelier, 297p. P1.
BRAUN-BLANQUET J. ; ROUSSINE N. & NEGRE R., 1952.- Les groupements végétaux de la France méditerranéenne, Carte des groupements végétaux. C.N.R.S., Montpellier, 297p.
BROWN J.K., 1970.- Physical fuel properties of ponderosa pine forest and cheatgrass. Intermountain forest and range experiment station, research paper INT-74, 16 p.
CALOZ R., 1990.- Système d’information géographique, T.1 et 2, notes de cours. Ecol. Polytec. Fédér., de Lausanne, IATE. Lausanne, Belgique, 136 p.
CALOZ R., 1991.- Télédétection satellitaire, Lausanne, Ecole polytechnique fédérale de Lausanne. Institut d’aménagement des terres et des eaux (hydrologie et aménagement), 127p.
CALOZ R. & COLLET C., 2001.- Précis de Télédétection, vol.3, Traitements Numériques d’images et Télédétection. AUPELF-UREF, Presses Univ. Québec. 386p.
CEMAGREF, 1989.- Le Guide technique du forestier méditerranéen français, chapitre IV : protection des forêts contre les incendies. Ed. Division technique forestière, Jean de Montgolfier. Groupement Aix-en-Provence (France). 38p.
CEMAGREF, 1993.- Les aspects D.F.C.I. de la grande coupure : un état des lieux. Information D.F.C.I. (Défense des forêts contre les incendies). N°29. PP.6-7. CEMAGREF, 2000.- Cartographie du risque d'incendie de forêt. Recherche méthodologique pour la mise en adéquation des besoins, des méthodes et des données. Rapport final. Cemagref, ARMINES, Agence MTDA. 58p.
CHADLI S., 2012.- Intégration des données dans un SIG, modèle de simulation pour la protection des forêts contre les incendies: cas des forêts choisies dans l’ouest algérien. Mém. Mag. Ecologie et environnement. FSB. USTHB., Alger. 111p. + ann.
CHATRY C. ; CREUCHET B. ; GRELU J. ; LAFITTE J.J. ; LAURENS D. ; LE GALLOU J.Y. & LE QUENTREC M., 2010.- Rapport de la mission interministérielle Changement climatique et extension des zones sensibles aux feux de forêts. Rapport final. 89p.
CONSERVATION DES FORETS DE BLIDA, 2013.- Bilans et analyses des incendies dans la wilaya de Blida pendant la décennie 2003-2012.
DAGORNE A. & DUCHE Y., 1990, 1993.- Cartographie du niveau de risque d’incendie, exemple du massif des Télédétection en agriculture. Première partie : Principes généraux de la télédétection (image spatiale et son contenu), Actes colloques de Montpellier, 13-15 Mars 1990, P 11-27.
DAGORNE A. & DUCHE Y., 1993.- Protection des Forêts Contre les Incendies et Système d’Information Géographique. Application à la commune d’Auribeau-sur-Siagne (Alpes- Maritimes), Article.
DAHMANI-MEGREROUCHE M., 1997.- Le chêne vert en Algérie. Syntaxonomie, phytoécologie et dynamique des peuplements. Thèse. Doct. Etat. Univ. Sci. Tech. H. Boumediene, Alger, 330p. + ann.
DAOUD N., 2005.- Etude diachronique de la végétation de Béni-Abbès : cartographie par imagerie satellitaire. Thèse. Mag. Ecologie et environnement. Sécheresse et Désertification. FSB, U.S.T.H.B., Bab-Ezzouar, Alger. 117p. + ann.
D.D.A.F. GARD., 2004.- Plan Départemental de Protection des Forêts contre les Incendies 2005-2011 Gard. Préfecture du Gard, 224 p.
D.D.T.M. (Direction Départementale des Territoires et de la Mer de la Vendée), 2011.- Information Acquéreur Locataire, Aléa feux de forêts. Commune de Barbatre. Préfet de la Vendée.
DELABRAZE P. & VALETTE J.C., 1974.- Etude de l'inflammabilité et de la combustibilité ; Consultation FAO sur les incendies de forêt en méditerranée.
DENEGRE J. & SALGE F., 1996.- Les systèmes d’information géographique, Paris, PUF, Coll: Que sais-je ?, 128 pp.
D.G.F. (Direction Générale des Forêts), 2006.- Atlas des Parcs Nationaux Algériens. Parc National de Chréa. Réalisation IX services. D.G.F. (Direction Générale des Forêts), 2006.- Les parcs nationaux d’Algérie. Parc national de Chréa.
D.G.F. (Direction Générale des Forêts), 2007.- Politique forestière nationale et stratégie d’aménagement et de développement durable des ressources forestières et alfatières (document provisoire). MADR. 32p.
DJEBAILI S., 1984.- Recherches phytosociologiques et phytoécologiques sur la végétation des hautes plaines steppiques et de l’Atlas saharien. Ed. O.P.U., Alger, 177p. + ann.
DJELLOULI Y., 1981.- Etude climatique et bioclimatique des hauts plateaux du sud Oranais (Wilaya de Saida). Comportement des espèces vis-à-vis des éléments du climat. Thèse. Doct. 3 ième cycle, U.S.T.H.B, Alger, 178p. +ann.+ cartes.
DJELLOULI Y., 1990.- Flore et climat en en Algérie Septentrionale : Déterminisme climatique des espèces. Thèse Doct. ; Uni. Sci. Techn H. Boumediène. Alger, 262 p.
DROUET J.C., 1972.- Etude théorique de la lutte contre les feux de forêts. Thèse Univ. de Provence. 409p.
EMBERGER L., 1930.- La végétation de la région méditerranéenne. Essai d’une classification des groupements végétaux. Rev. Gén. Bot., 42 : 641-662.
EMBERGER L., 1936.- Remarques critiques sur les étages de végétation dans les montagnes marocaines. Bull. Soc. Bot. Suisse. Vol. Jub. Inst. Rubel. T.46: pp 614-631.
EMBERGER L., 1955.- Une classification biogéographique des climats. Rev. Trav. Lab. Bot. Géo. Zoo. Fasc. Sci., Montpellier, 7 : 1-43.
EMBERGER L., 1971.- In Travaux de botanique et d’écologie. Ed. Masson et Cie. Paris, 520p.
F.A.O., 2001.- Protection des forêts : fiches techniques pour les pays du bassin méditerranéen, Rome (Italie), 131p.
F.A.O., 2010.- Global Forest Resources Assessment 2010 - Main Report. FAO Forestry Papers 163. 340p.
FAYEIN M., 2003.- Elaboration d'un outil d'accompagnement de projets d'aménagements pour la prévention des incendies de forêts. Mémoire de fins d'études, INA Paris – Grignon (P- G), AGER, Paris, 72p. +ann.
FERKA ZAZOU N., 2006.- Impact de l’occupation spatio-temporelle des espaces sur la conservation de l’écosystème forestier. Cas de la commune de Tessala, wilaya de Sidi-Bel- Abbès, Algérie. Mém. Mag. Foresterie. Univ. Abou bekr Belkaïd. Tlemcen. 114p. + ann.
FORGEARD F., 1987.- Les incendies dans les bandes bretonnes : caractéristiques et conséquences sur la végétation et le sol. Thèse d’Etat. Rennes, France. GILLIOT J.M., 2000.- Introduction aux SIG. Introduction et information spatiale. DAA AGER Département AGER. INRA Paris-Grignon. Octobre 2000. 139p.
GILLON D., 1990.- Les effets du feu sur la richesse en éléments minéraux et sur l’activité biologique des sols. Rev. Forestière Française : ''Espaces forestiers et incendies'' N° spécial PP.295-302.
GIRARD M.C. & GIRARD C.M., 1999.- Traitement des données de télédétection. Ed Dunod, Paris, 529 p. + CD-ROM.
GIRARD M. & GIRARD C. 2004.- Traitement des données de télédétection, série. Environnement et Sécurité. Dunod, coll, 529 p.
GODRON M., 2007.- Constitution d’une base de données écologiques et résultats attendus. Atelier Transfert de Technologie. FSB-Laboratoire d’écologie, USTHB., Alger, 15p.
GOUNOT M., 1969.- Méthodes d’études quantitatives de la végétation. Ed. Masson et Cie, Paris, 314 p.
GOURARI B., 2005.- Intégration des données multi-sources dans un Système d'Information Géographique (SIG) pour l'inventaire et l'aménagement forestier de la forêt des Sdamas Chergui (Tiaret). Thèse. Mag. Univ. Moustapha Stambouli, Mascara, 100p.
GUECIOUER O., 2011.- Application des techniques géomatiques à l’étude de l’aléa incendie de forêts et risques associés cas du massif de Bouzaréah. Mém. Mag. Climat- Environnement et Développement Durable. FSTGAT, USTHB, Alger, 92p.
GUETTOUCHE M.S., 2010.- A fire risk modeling and establishment a GIS for the management of Forest resources. Application on the forest of Algiers Sahal Algeria. The First International Conference on Environmental Management and Technologies – ICEMT 1-3 November 2010 Amman, Jordan.
GUINOCHET M., 1973.- La phytosociologie. Ed. Masson. Paris. 227p.
HALIMI A., 1980.- L’Atlas Blidéen. Climats et étages végétaux. Ed O.P.U., Alger, 523p.
HAMMAD N., 2008.- Apport de la télédétection à haute résolution à la discrimination lithologique en domaine semi désertique et aride : application à la région du Djebel Drissa (massif des Eglab). Mém. Mag. Pétrologie – Structurologie. FSTGAT. USTHB, Alger. 76p.
HIRCHE A.R., 1995.- Contribution à l’étude de l’apport de l’image satellitaire à l’inventaire cartographique et phytoécologique d’une zone présaharienne cas d’Ouled-Djellal. Thèse. Mag. Ecol. Univ. Sci. Thechnol. H. Boumediene, Alger, 194p. +ann.
IBTIOUENE R., 1983.- Etude sur des méthodes d’intervention dans la lutte contre les feux de forêts. Service de la protection civile. 44p.
I.N.R.A, Laboratoire de recherches forestières méditerranéennes. Document PIF 932 .14p. JAPPIOT M. ; BLANCHI R. & ALEXANDRIAN D., 2002.- Cartographie du risque : recherche méthodologique pour la mise en adéquation des besoins, des données et des méthodes. Cemagref, ENSMP-ARMINES, Agence MTDA, Colloque de restitution des travaux de recherche du SIG Incendies de forêt, 4 Décembre 2002.
JOLY F., 1974.- La cartographie, PUF, Coll., Magellan.
KADIK L. & GODRON M., 2004.- Contribution à l’étude de la «dégradation » de la végétation dans les pineraies de Pinus halepensis Mill. D’Algérie et dans les formations dérivées. J. Bot. Soc. Bot. France, 27, 9-19.
KADIK L., 2005.- Etude phytosociologique et phytoécologique des formations à pin d’Alep (Pinus halepensis Mill) de l’étage bioclimatique semi-aride algérien. Thèse Doct. Es- Sciences, USTHB, Alger, 301p. + ann.
KEELEY J.E., 2009.- Fire intensity, fire severity and burn severity: a brief review and suggested usage. Int. J. Wildland Fire, 18: 116 - 126.
KHAOUANI B., 2011.- Les résineux dans la région de Tlemcen (Nord Ouest Algérien), aspects écologique, inflammabilité et combustibilité. Mém. Mag. Ecologie et environnement. FSB. USTHB., Alger. 101p.
LE HOÜEROU H.N., 1988.- La désertification du Sahara septentrional et des hautes plaines steppiques (Lybie, Tunisie, Algérie). Aménagement rural. V. 434.
LE RISQUE FEUX DE FORETS, (1998). Pp : 8-11.
MAAPRAT. (Ministère de l'Agriculture, de l’Alimentation de la Pêche, de la Ruralité et de l’Aménagement du Territoire), 2011.- Prévention des incendies de forêt. 36p.
MAIRE R., 1926.- Notice de la carte phytogéographique de l’Algérie et de la Tunisie. Gouv. Gén. Alg., Serv., Cart., Baconnier, Alger, 78 p +1 carte.
MARCHAND H. & al., 1990.- Les forêts méditerranéennes. Enjeux et perspective. Les fascicules du Plan Bleu, 2. Economia, Paris, 108p.
MARIEL A., 1995.- Cartographie du niveau de risque d’incendie, exemple du massif des Maures, CEMAGREF, article.
MEDDOUR R., 1992.- Régénération naturelle de Cedrus atlantica Man. et de divers pins après incendie dans l’arboretum de Meurdja (Algérie). Forêt méditerranéenne, 13 : 275- 287.
MEDDOUR R., 1994.- Contribution à l'étude phytosociologique de la portion centro- orientale du Parc National de Chréa. Essai d'interprétation synthétique des étages et des séries de végétation de l'Atlas Blidéen. Thèse. Mag. INA, Alger, 330p. +ann.
MEDDOUR-SAHAR O. ; BOUISSET C. & DERRIDJ A., 2013.- « La gestion du risque incendie de forêt en Algérie : des mesures curatives ou préventives ? », IVème Conférence Internationale sur les Stratégies de Prévention des Incendies de forêts, USSE - EFI Atlantic, Bordeaux, 7, 8 et 9 janvier 2013, pp.67-80. http://www.efiatlantic.efi.int/
MEDDOUR-SAHAR O., 2014.- Les feux de forêts en Algérie : Analyse du risque, étude des causes, évaluation du dispositif de défense et des politiques de gestion. Thèse. Doct. Foresterie. FSBSA. UMMTO, 256p.+ ann.
MERBAH F., 2005.- Contribution à l’étude de la biodiversité des massifs montagneux du Centre-Est algérien. Thèse Magister Ecolo., U.S.T.H.B., Alger, 137p.+ ann.
MEZRAG M., 2006.- Application de la Télédétection et des Systèmes d’Information Géographique (SIG) à la gestion du couvert végétal steppique appliqué sur la zone de MESSAAD-AIN EL IBEL. Thèse Mag. Aménagement rural. FSTGAT, USTHB., Alger, 85p.+ ann.
M’HIRIT O. & MAGHNOUJ M., 1994.- Stratégie de conservation des ressources forestières au Maroc. Les ressources phytogénétiques et développement durable, p 123-138. Actes éditions. Rabat, Maroc.
MISSOUMI A. & TADJEROUNI K., 2003.- SIG et imagerie ALsat1 pour la cartographie du risque d’incendie de forêt ; 2nd FIG Régional Conférence, Marrakech, Morroco, Décembre 2-5, 14p.
NAHAL I., 1984.- Problème de désertification en région méditerranéenne. Départ des SCI des sols. INRA Paris – Grignon, 14 : 71–103.
NEDJAHI A., 1988.- La Cédraie de Chréa (Atlas Blidéen), phénologie, productivité et régénération. Thèse. Doct. Univ. Nancy 1, 184p. +ann.
OUKIL Y., 2006.- Intégration des données physiques et socioéconomiques dans un SIG pour la gestion des parcours steppiques. Cas de la Wilaya de Djelfa. Thèse. Mag. Aménagement rural. FSTGAT. Univ. Sci. Techn. H. Boumediène, Alger, 108p. + ann.
OZENDA P., 1955.- La température facteur de répartition de la végétation en montagne du bassin méditerranéen. Doct. Carto. Ecol. Univ. Grenoble, France. 16. PP : 1-32.
OZENDA P., 1975.- Sur les étages de végétation dans les montagnes du bassin méditerranéen. Doc. Cart. Ecolo., Grenoble. Vol XVI, pp : 1-32.
PAUSSAS J.G. ; LOVET J. ; RODRIGO A. & VALLEJO V.R., 2008.- Are wildfires a disaster in the Mediterranean basin? A review. In.l J. Wildland Fire, 17: 713 - 723.
PDPFCI. (Plan Départemental de Protection des Forêts Contre l'Incendie, 2008.- Rapport de présentation. Département des Bouches-du-Rhône. Direction Départementale de l’Agriculture et de la Forêt DDAF 13/ONF Agence 13/84. 63p.
PPFCIA. (Plan de Protection des Forêts Contre l’Incendie d’Aquitaine), 2009.- Chapitre 5 : Le risque feux de forêt en Aquitaine. Pp : 42-76. QUEZEL P. & SANTA S., 1962.- Nouvelle flore de l'Algérie et des régions désertiques méridionales. Tome 1, édition C.N.R.S, Paris, 565p.
QUEZEL P. & SANTA S., 1962-1963.- Nouvelle flore de l'Algérie et des régions désertiques méridionales, 2 vols. C.N.R.S, Paris, 1170p.
RAKED H., 2007.- Utilisation d’un Système d’Informations Géographiques (SIG) pour une optimisation de la gestion de l’occupation du sol. Cas de la viticulture dans la Daïra de Baghlia (W. Boumerdes). Mém. Mag. Aménagement rural. FSTGAT, USTHB, Alger, 142p.
RANKIAER C., 1934.- The life form of plants and statistical plant geography. Collected papers, Clarendon. Press, Oxford, 632p.
REBAI A., 1982.- Les incendies de forêts dans la wilaya de Mostaganem. Etudes écologiques et proposition d’aménagement. Ecologie méditerranéenne. Option phyto-écologie. Thèse. Doct. 3 ième cycles. Univ. Aix-Marseille. 30p.
REBAI A., 1983.- Les incendies de forêts dans la wilaya de Mostaganem (Algérie). Etude écologique et proposition d’aménagement. Thèse. Doct. Univ. Sci. Marseille. France. 130 p.
RECUEIL DES RESUMES, 2013.- Journées d’Etude sur : La Réhabilitation des Subéraies Incendiées et Reboisements Chêne liège. FSNVSTU. Univ. Abou Bekr Belkaid Tlemcen. Tlemcen les 16 et 17 Janvier 2013.
ROBERSTON J.M.S., 1979.- Etude critique de la bibliographie concernant les incendies de forêts aux U.S.A et au Canada et discussion des possibilités d’adaptation de certaines techniques en France méditerranéenne. Thèse 3ème cycle U.P.M.C. Paris IV, 245 p.
ROULEAU B., 1991.- Méthode de la cartographie, CNRS.
ROUSE J.W. ; HASS R.H. ; SCHELL J.A. & DEERING D.W., 1973.- Monitoring vegetation systems in the great plains with E.R.T.S. 3d E.R.T.S; Resources Technology Satellite-l Symp., NASA : 309-317.
SAUVAGE Ch., 1963.- Le quotient pluviothermique d’Emberger, son utilisation et la représentation géographique de ses variations au Maroc. Ann. Serv. Phys. Gl. Météo., 20 : 11- 23.
SCHNITZLER-LENOBLE A., 2002.- Ecologie des forêts naturelles d’Europe: biodiversité, sylvigénèse, valeur patrimoniale des forêts primaires. Ed. Tec & Doc, London, 271 p.
SEIGUE A., 1982.- Incendies. In. Forêt Méd. Tome IV. N°2. France PP.281-284.
SEIGUE A., 1982.- L’organisation de la protection contre les incendies dans la forêt méditerranéenne française : Bilan de la campagne 1981. In. Forêt Méd. Tome IV. N°1. France PP.55-60.
SEIGUE A., 1984.- La forêt circum méditerranéenne et ses problèmes techniques, agricoles et productions méditerranéennes. Ed. Maison Neuve et Larousse. Paris. 502p. SELTZER P., 1946.- Le climat de l’Algérie. Institut de météo et physique du globe. Université d’Alger, 219p. +1carte.
SEMAR A., 2009.- Apport des méthodes de cartographie automatique pour l’évaluation et la gestion des ressources en eaux : (Kabylie et Hoggar). Thèse. Doct. Etat, IST. Univ. Sci. Tech. H. Boumediene. 183p.
SIMEONI A., 2010.- Feux de Forêts. La Combustion dans les feux de forêt. CNRS – 12 ème Ecole de Combustion 2010. 28 mai- 3 juin 2010. Universita Di Corsica.
SKOURI M., 1994.- Les dégradations du milieu. Les mesures de protection. CR. Acad. Agri. France, 80 (9): 49-59 Paris.
SOL B., 1992.- Estimation du risque météorologique d’incendies de forêts dans le Sud-est de la France. Espaces forestiers et incendies. Numéro spécial : 263-271.
STEINBERG J., 2002.- Cartographie, systèmes d’informations et télédétection, Arnand Colin, 160 p.
STEINBERG J., 2003.- Cartographie pratique pour la géographie et l’aménagement, SEDES.
TAIBAOUI B., 2008.- Etude phytoécologique et diachronique de la végétation d’une steppe à armoise blanche (Artemisia herba alba-Asso) de la coopérative Yahiaoui (région d’Aïn- Oussera, Wilaya de Djelfa). Mém. Mag. Ecologie et environnement. FSB. USTHB., Alger. 74p. +ann.
TOMASELLI R., 1976.- La dégradation du maquis méditerranéen. Forêts et maquis méditerranéen – Notes Tech. M.A.B.2, Unesco, Paris, pp : 35 -76.
TOTH J., 1978.- Contribution à l’étude de la fructification et de la régénération naturelle du Cèdre de l’Atlas (Cedrus Atlantica Manetti) dans le sud de la France. Thèse. Doc. Ing. Fac., des Sciences et Techn. de Marseille St Jérome. 136p.
TRABAUD L., 1973.- Notice des cartes à grande échelle des formations végétales combustibles du département de l’Hérault. Doc n°38, .C.E.P.E C.N.R.S Montpellier 2.
TRABAUD L., 1974.- Apport des études écologiques dans la lutte contre le feu. Rev. Forest. France. N° spécial, les incendies de forêts. Tome 1 : pp 135-140.
TRABAUD L., 1976.- Inflammabilité et combustibilité des principales espèces de la garrigue Oecot. Plant, 11pp :117-139.
TRABAUD L., 1989.- Les feux de forêts : mécanismes, comportement et environnement. France sélection éditeurs. Aubervilliers ; 278p.
TRABAUD L., 1991.- Le feu est-il un facteur de changement pour les systèmes écologiques du bassin méditerranéen? Revue Sécheresse N°3. Vol 2. PP.163-174. USGS, 2013.- Utilisation de l'USGS Landsat 8 produit http://landsat7.usgs.gov/Landsat8_Using_Product.php.
VAISS P., 2003.- La défense départementale des forêts contre l’incendie, construire et conduire l’action préventive. Approche comparée de deux départements : le Gard et les Landes. Mém. DEA « sociologie de l’action organisée ». Institut d’Études Politiques de Paris. Cycle supérieur de sociologie, 126 p. + ann.
VELEZ R., 1995.- Bilan des feux de forêts en Espagne en 1995. In. Forêts Méd. Tome. Janvier 1995. PP.7-8.
VELEZ R., 2004.- Les incendies de forêts en 2003 une question européenne ?, Ministère de l’environnement, Madrid, Extrait du Bulletin de l’Association internationale des forêts méditerranéennes, n°12, mars 2004- www.aifm.org, bulletin de liaison trimestriel : La feuille et l’aiguille n°55, juin 2004, 4p.
VERGER F., 1982.- L’observation de la terre par satellite. Ed. P.U.F., coll. ″ Que sais je ?″. n° 1989, 128p. 31fig.
YAHI N., 2007.- Les cédraies d’Algérie : phytoécologie, phytosociologie, dynamique et conservation des peuplements. Thèse. Doct. Etat. Ecologie Végétale. FSB, USTHB, 190p. + ann. 243p.
ZERAIA L., 1981.- Essai d’interprétation comparative des données écologiques, phénologiques et de production subéro-ligneuse dans les forêts de chêne liège de Provence cristalline (France méridionale) et d’Algérie. Thèse. Doct., Es-Sci., Uni. Aix-Marseille, 367 p + ann.
WEBOGRAPHIE:
1 : http://www.gisagmaps.com/landsat -8- atco-guide/GIS Ag Maps.com
Annexes :
ANNEXE 1
Tableau I : Mise en adéquation entre éléments du risque et paramètres (composantes) (Source : CEMAGREF, 2000) Tableau II: Répartition de la population par dispersion (2008) (Source : ANAT, 2011)
R.G.P.H - 2008 CODE Strate Commune Observation Agglomération Type Population
090101 2 BLIDA A.C.L 155005
090102 6 Maramane A.S 3655
090103 7 BLIDA Sidi Lekbir A.S 1913
090104 7 Sidi Moussa A.S 890 nouvelle A.S
Total 4 161463
090801 7 CHREA A.C.L 754 CHREA Total 1 754
TOTAL 25 - 91 919595 WILAYA Communes
ACL : Les agglomérations chefs lieux : où se trouve le siège de l’APC.
A.S (population vivant en agglomération secondaire) : Les autres agglomérations d’une même commune.
Tableau III : Evolution de la population des communes de la wilaya de Blida sous forme d’une base de données dans le SIG Tableau IV : Principales caractéristiques des bandes du satellite Landsat 8OLI/TIRS (Source : USGS, 2013)
Les 9 bandes spectrales (OLI) et les 2 Longueur d'onde Résolution spatiale bandes spectrales (TIRS) (micromètres µm) (mètres)
Bande 1 Aérosol côtière 0,43 à 0,45 30
Bande 2 Bleu 0,45 à 0,51 30
Bande 3 Vert 0,53 à 0,59 30
Bande 4 Rouge 0,64 à 0,67 30
Bande 5 Proche infrarouge (NIR) 0,85 à 0,88 30
Bande 6 MIR 1 1,57 à 1,65 30
Bande 7 MIR 2 2.11 au 2.29 30
Bande 8 Panchromatique 0,50 à 0,68 15
Bande 9 Cirrus 1,36 à 1,38 30
Bande 10 Infrarouge thermique (instrument 10,60 à 11,19 100 TIRS) 1
Bande 11 Infrarouge thermique (TIRS) 2 11,50 à 12,51 100
** Les corrections effectuées par l’USGS sur l’image satellitaire LANDSAT 8 OLI/TIRS sont indiquées dans le fichier texte sous format MTL.txt comme suit :
GROUP = L1_METADATA_FILE : GROUP = METADATA_FILE_INFO ORIGIN = "Image courtesy of the U.S. Geological Survey" REQUEST_ID = "0501308153322_00026" LANDSAT_SCENE_ID = "LC81960352013227LGN00" FILE_DATE = 2013-08-16 T02:22:42Z/ STATION_ID = "LGN" PROCESSING_SOFTWARE_VERSION = "LPGS_2.2.3" END_GROUP = METADATA_FILE_INFO
GROUP = PRODUCT_METADATA : DATA_TYPE = "L1T" /ELEVATION_SOURCE = "GLS2000" OUTPUT_FORMAT = "GEOTIFF" SPACECRAFT_ID = "LANDSAT_8" SENSOR_ID = "OLI_TIRS" WRS_PATH = 196 WRS_ROW = 35 NADIR_OFFNADIR = "NADIR" TARGET_WRS_PATH = 196 TARGET_WRS_ROW = 35 DATE_ACQUIRED = 2013-08-15 SCENE_CENTER_TIME = 10:27:52.3592835Z CORNER_UL_LAT_PRODUCT = 37.09187 CORNER_UL_LON_PRODUCT = 1.30994 CORNER_UR_LAT_PRODUCT = 37.10038 CORNER_UR_LON_PRODUCT = 3.91605 CORNER_LL_LAT_PRODUCT = 34.96412 CORNER_LL_LON_PRODUCT = 1.35480 CORNER_LR_LAT_PRODUCT = 34.97199 CORNER_LR_LON_PRODUCT = 3.89172 CORNER_UL_PROJECTION_X_PRODUCT = 349800.000 CORNER_UL_PROJECTION_Y_PRODUCT = 4106400.000 CORNER_UR_PROJECTION_X_PRODUCT = 581400.000 CORNER_UR_PROJECTION_Y_PRODUCT = 4106400.000 CORNER_LL_PROJECTION_X_PRODUCT = 349800.000 CORNER_LL_PROJECTION_Y_PRODUCT = 3870300.000 CORNER_LR_PROJECTION_X_PRODUCT = 581400.000 CORNER_LR_PROJECTION_Y_PRODUCT = 3870300.000 PANCHROMATIC_LINES = 15741 PANCHROMATIC_SAMPLES = 15441 REFLECTIVE_LINES = 7871 REFLECTIVE_SAMPLES = 7721 THERMAL_LINES = 7871 THERMAL_SAMPLES = 7721 FILE_NAME_BAND_1 = "LC81960352013227LGN00_B1.TIF" FILE_NAME_BAND_2 = "LC81960352013227LGN00_B2.TIF" FILE_NAME_BAND_3 = "LC81960352013227LGN00_B3.TIF" FILE_NAME_BAND_4 = "LC81960352013227LGN00_B4.TIF" FILE_NAME_BAND_5 = "LC81960352013227LGN00_B5.TIF" FILE_NAME_BAND_6 = "LC81960352013227LGN00_B6.TIF" FILE_NAME_BAND_7 = "LC81960352013227LGN00_B7.TIF" FILE_NAME_BAND_8 = "LC81960352013227LGN00_B8.TIF" FILE_NAME_BAND_9 = "LC81960352013227LGN00_B9.TIF" FILE_NAME_BAND_10 = "LC81960352013227LGN00_B10.TIF" FILE_NAME_BAND_11 = "LC81960352013227LGN00_B11.TIF" FILE_NAME_BAND_QUALITY = "LC81960352013227LGN00_BQA.TIF" METADATA_FILE_NAME = "LC81960352013227LGN00_MTL.txt" BPF_NAME_OLI = "LO8BPF20130815101656_20130815103734.02" BPF_NAME_TIRS = "LT8BPF20130815101302_20130815103827.02"/ CPF_NAME = "L8CPF20130701_20130930.01"/ RLUT_FILE_NAME = "L8RLUT20130211_20431231v07.h5" END_GROUP = PRODUCT_METADATA
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END_GROUP = L1_METADATA_FILE END ANNEXE 2 a : Tableau des caractères écologiques des relevés réalisés dans la zone d’étude (Chréa_2013)
Numéro Localisation Altitude Exposition Pente Formation Recouv- 1ére espèce 2ème espèce 3ème Nombre Hauteur Date du ‘m’ (%) Végétale rement dominante dominante espèce d’espèces d’arbre (Jour.Mois. Relevé (%) dominante année)
1 Oued Abbarar 660 N 45 Maquis 50 Quercus Cistus Calycotome 30 6 05.05.13 dense ilex monspeliensis spinosa 2 Oued Abbarar 630 N 45 Maquis 55 Quercus Ampelodesma Lavandula 29 6-7 05.05.13 dense ilex mauritanica stoechas 3 Béni Ali 750 NNW 45 Forêt 47 Pinus nigra - - 28 20 06.05.13 4 Béni Ali 750 NNW 15 Maquis 40 Pinus Quercus ilex - 32 20 06.05.13 clair halepensis 5 Béni Ali 750 NNW 15 Maquis 50 Pinus - - 35 20 06.05.13 clair halepensis 6 Béni Ali 750 NW 15 Forêt 50 Pinus nigra - - 35 23 06.05.13 7 Béni Ali 850 NE 20 Maquis 25 Pinus - - 42 10 06.05.13 clair halepensis 8 Béni Ali 850 NE 15 Forêt 35 Quercus Pinus - 31 6 06.05.13 suber halepensis 9 Hakou 900 N 25 Forêt 35 Pinus Quercus suber - 26 15 07.05.13 Feraoun halepensis 10 Hakou 950 NNW 55 Forêt 38 Pinus - - 21 15 07.05.13 Feraoun halepensis 11 Hakou 950 NW 60 Forêt 30 Pinus Quercus ilex - 26 12 07.05.13 Feraoun halepensis 12 Hakou 950 NW 50 Maquis 45 Quercus - - 27 6 07.05.13 Feraoun clair ilex 13 Hakou 900 SSW 10 Forêt 60 Pinus - - 18 18 07.05.13 Feraoun halepensis 14 Hakou 900 SSW 15 Forêt 45 Pinus - - 18 19 07.05.13 Feraoun halepensis 15 Hakou 950 NW 35 Maquis 80 Pinus Ripisylves - 23 12 07.05.13 Feraoun clair halepensis 16 Hakou 970 NE 20 Maquis 80 Pinus Ripisylves - 25 10 07.05.13 Feraoun clair halepensis 17 Hakou 980 NW 20 Maquis 50 Pinus Ripisylves - 22 10 07.05.13 Feraoun clair halepensis 18 Hakou 900 NW 20 Forêt 60 Pinus - - 39 20 07.05.13 Feraoun halepensis 19 Haut Hakou 1000 NW 35 Maquis 54 Quercus Cedrus Prunus 25 6 08.05.13 Feraoun dense ilex atlantica avium 20 Haut Hakou 1000 NW 60 Maquis 57 Quercus Cedrus Prunus 32 6 08.05.13 Feraoun dense ilex atlantica avium 21 Haut Hakou 1000 WSW 20 Maquis 54 Quercus Prunus - 28 6 08.05.13 Feraoun dense ilex avium 22 Piste des 1022 NNW 30 Forêt 54 Prunus Cedrus Quercus 21 8 08.05.13 Châtaigniers avium atlantica ilex 23 Piste des 1022 NNW 30 Forêt 48 Prunus Cedrus Quercus 20 8 08.05.13 Châtaigniers avium atlantica ilex 24 Piste des 1022 NE 45 Forêt 50 Castanea Cedrus Prunus 23 12 08.05.13 Châtaigniers sativa. atlantica avium 25 Piste des 1030 NW 50 Forêt 70 Prunus Quercus ilex Cedrus 30 8-9 08.05.13 Châtaigniers avium atlantica 26 Glacières 1125 NNE 40 Forêt 52 Prunus Quercus ilex Cedrus 33 15 09.05.13 avium atlantica 27 Glacières 1125 NNE 40 Forêt 60 Prunus Quercus ilex - 31 15 09.05.13 avium 28 Glacières 1125 NW 20 Forêt 49 Prunus - - 22 7-8 09.05.13 avium 29 Glacières 1100 NW 20 Maquis 60 Quercus Prunus - 24 8 09.05.13 dense ilex avium 30 Glacières 1100 WNW 20 Maquis 60 Quercus Prunus - 30 6 09.05.13 dense ilex avium 31 Glacières 1100 SW 25 Maquis 54 Quercus - - 35 6 09.05.13 dense ilex 32 Glacières 1122 SW 30 Maquis 58 Quercus - - 33 04 09.05.13 dense ilex 33 Glacières 1150 WSW 45 Maquis 57 Prunus Quercus ilex - 29 12 09.05.13 dense avium 34 Chréa 1450 NW 35 Forêt 39 Cedrus Quercus ilex Taxus 25 23 12.05.13 atlantica baccata 35 Chréa 1450 NNW 35 Forêt 39 Cedrus Quercus ilex - 28 30 12.05.13 atlantica 36 Chréa 1425 NNW 20 Forêt 40 Cedrus Taxus - 25 25 12.05.13 atlantica baccata 37 Chréa 1425 NNW 20 Forêt 54 Cedrus Taxus baccata - 29 25 12.05.13 atlantica 38 Chréa 1525 SSW 15 Forêt 49 Cedrus Taxus baccata Poa 30 30 12.05.13 atlantica pulbosa 39 Chréa 1350 NNE 45 Forêt 49 Cedrus - - 26 27 12.05.13 atlantica 40 Chréa 1350 NNW 15 Forêt 50 Cedrus Quercus ilex - 28 27 13.05.13 atlantica 41 Chréa 1525 SSW 65 Forêt 48 Cedrus Quercus ilex Cytisus 39 17 13.05.13 atlantica triflorus 42 Chréa 1275 NW 5 Forêt 60 Cedrus Quercus ilex - 22 25 13.05.13 atlantica 43 Chréa 1270 NE 5 Forêt 50 Cedrus Prunus Quercus 40 15 13.05.13 atlantica avium ilex 44 Chréa 1270 NE 5 Forêt 60 Quercus Cedrus Prunus 35 8 13.05.13 ilex atlantica avium 45 Chréa 1500 NNW 30 Forêt 40 Cedrus - - 24 30 13.05.13 atlantica 46 En dessous de 1360 S 30 Forêt 50 Cedrus Quercus ilex Taxus 12 27 14.05.13 la route du col atlantica baccata des deux cèdres 47 Chréa 1410 NE 70 Forêt 70 Cedrus - - 15 24 14.05.13 atlantica 48 Chréa 1250 NNE 25 Forêt 80 Cedrus Quercus ilex Taxus 11 28 15.05.13 atlantica baccata 49 Chréa 1250 NNE 20 Forêt 80 Cedrus Quercus ilex Cytisus 13 23 15.05.13 atlantica triflorus 50 Chréa 1450 N 90 Forêt 80 Cedrus - - 7 26 15.05.13 atlantica 51 Chréa 1380 NW 25 Forêt 80 Cedrus Quercus ilex Cytisus 14 27 16.05.13 atlantica triflorus 52 Chréa 1380 N 50 Forêt 70 Cedrus Quercus ilex Taxus 10 22 16.05.13 atlantica baccata 53 Chréa 1470 SSE 55 Forêt 75 Cedrus - - 7 21 16.05.13 atlantica ANNEXE 2 b : Tableau des caractères écologiques des relevés réalisés dans la zone d’étude (Chréa_2014)
Numéro Localisation Altitude Exposition Pente Formation Recouv- 1ére 2ème espèce 3ème espèce Nombre Hauteur Date du ‘m’ (%) Végétale rement espèce dominante dominante d’espèce d’arbre (Jour.Mois Relevés (%) dominante .Année)
54 Béni Ali 725 WSW 20 Maquis 25 Pinus Quercus - 23 15 21.05.14 clair halepensis suber 55 Béni Ali 730 N 35 Maquis 30 Pinus - - 8 14 21.05.14 clair halepensis 56 Béni Ali, au 700 NE 45 Forêt 60 Pinus Quercus - 10 14 21.05.14 dessus de la halepensis suber RN37 57 Est de Béni 775 SSW 45 Forêt 60 Pinus - - 16 16 21.05.14 Ali halepensis 58 Prés de la 820 NE 30 Forêt 80 Pinus - - 20 18 21.05.14 station de halepensis Béni Ali 59 Prés de la 820 NE 35 Forêt 80 Pinus - - 11 19 21.05.14 station de halepensis Béni Ali 60 Hakou 1000 SW 20 Forêt 60 Pinus - - 38 16 22.05.14 Feraoun halepensis 61 Hakou 845 W 30 Forêt 60 Pinus Quercus - 25 17 22.05.14 Feraoun halepensis suber 62 Djebel 1020 NW 60 Forêt 80 Pinus Cistus Erica 11 20 22.05.14 Feraoun halepensis monspeliensis arborea 63 Djebel 830 W 35 Forêt 60 Pinus Myrtus Cistus 12 19 22.05.14 Feraoun prés halepensis communis monspeliensis de la maison cantonnière 64 Hakou 880 W 40 Forêt 50 Pinus Calycotome Pistacia 15 17 22.05.14 Feraoun, halepensis spinosa lentiscus prés de la maison forestière au dessus de la piste 65 Sidi Ghib, 1000 NW 30 Forêt 80 Pinus Ampelodesma Pistacia 12 16 22.05.14 en contrebas halepensis mauritanica lentiscus de la piste vers la maison forestière de Hakou Feraoun 66 Sidi Ghib, 1050 N 40 Forêt 80 Pinus Ampelodesma Pistacia 11 15 22.05.14 au dessus de halepensis mauritanica lentiscus la grande boucle de la RN37 67 Prés de la 1230 N 40 Forêt 80 Pinus Pistacia Lavandula 10 18 22.05.14 RN37 halepensis lentiscus stoechas 68 Piste des 1050 NW 15 Maquis 54 Quercus Prunus avium Ampelodesma 25 6 25.05.14 Châtaigniers dense ilex mauritanica 69 Piste des 1050 NW 15 Maquis 55 Quercus Prunus avium Cedrus 26 6 25.05.14 Châtaigniers dense ilex atlantica 70 Piste des 1040 NW 30 Forêt 80 Castanea Cedrus Ripisylves 24 14 25.05.14 Châtaigniers sativa. atlantica 71 Piste des 1045 NW 20 Forêt 70 Castanea Pinus Ripisylves 25 08 25.05.14 Châtaigniers sativa. halepensis 72 Piste des 1025 NW 30 Forêt 70 Castanea Cedrus Ripisylves 24 14 25.05.14 Châtaigniers sativa. atlantica 73 Piste des 1035 NE 40 Forêt 80 Castanea Pinus Ripisylves 18 12 25.05.14 Châtaigniers sativa. halepensis 74 Piste des 1035 N 35 Forêt 80 Castanea Cedrus Ripisylves 25 14 25.05.14 Châtaigniers sativa. atlantica 75 Glacières 1122 SW 30 Forêt 49 Prunus Quercus ilex - 32 3 26.05.14 avium 76 Glacières 1150 WSW 45 Forêt 65 Prunus Quercus ilex - 29 10 26.05.14 avium 77 Glacières 1120 NE 30 Maquis 80 Quercus Prunus avium Ripisylves 24 6 26.05.14 dense ilex 78 Prés de la 1340 N 45 Forêt 70 Quercus Cedrus - 12 7 26.05.14 piste des ilex atlantica glacières 79 Glacières 1240 NE 35 Maquis 80 Quercus Prunus avium - 17 7 26.05.14 dense ilex 80 Glacières en 1150 NW 35 Maquis 80 Quercus Prunus avium - 15 8 26.05.14 contrebas de dense ilex la RN37 81 Chréa, près 1430 SE 35 Forêt 60 Cedrus Quercus ilex - 19 23 26.05.14 de la piste atlantica des glacières 82 Chréa 1360 N 60 Forêt 70 Cedrus Quercus ilex - 16 26 27.05.14 atlantica 83 Belkreit 1030 E 90 Forêt 80 Cedrus - - 13 25 27.05.14 atlantica 84 En contrebas 1100 N 45 Forêt 80 Cedrus - - 12 21 27.05.14 de Belkreit atlantica 85 Djebel 1100 E 90 Maquis 80 Quercus - - 10 5 27.05.14 Hannous dense ilex 86 Djebel 1100 NW 70 Maquis 50 Quercus - - 11 7 27.05.14 Hannous dense ilex 87 Djebel 1450 N 60 Maquis 60 Quercus Cedrus - 13 6 27.05.14 Hannous dense ilex atlantica ANNEXE 3 :
Liste des taxons rencontrés dans la zone d’étude
Espèces Type biologique Type phytogéographique Acer obtusatum Ph Med Alliaria officinalis He Euras Allium triquetrum Ge Med Ammoides atlantica He End Ampelodesma mauritanicum Ge Med Anagallis arvensis Th Pluri Anagallis monelli He Med Anarrhinum pedatum Th End Andryala integrifolium Th Med Anthemis pedunculata He Med Anthyllis vulneraria He Med Arabis alpina He Med Arabis verna Th Med Arbutus unedo Ph Med Arisarum vulgare Ge Med Aristolochia altissima Ph Med Aristolochia longa Ge Med Arrhenatherum elatius He Eur Arisarum vulgare ok Ge Med Arum italicum Ge Med Asparagus acutifolius Ph Med Asphodelus microcarpus Ge Med Asplenium adiantum-nigrum He Pluri Asplenium trichomanes He Pluri Aster squamatus He Pluri Astragalus monspessulanus He Med Avena alba Th Med Balansaea glaberrima Ge End Bellis annua Th Med Bellis silvestris He Med Biscutella didyma Th Med Blackstonia perfoliata Th Med Brassica amplexicaulis Th Med Briza maxima Th Med Bromus madritensis Th Eur-Med Bryonia dioica He Euras Bunium alpinum Ge Med Bupleurum spinosum Ch Eur-med Calendula arvensis Th Med Calycotome spinosa Ph Med Cardamine hirsuta Th Pluri Carduus macrocephalus He Eur-Med Carduus pycnocephalus He Eur-Med Carex halleriana He Med Carthamus lanatus Th Eur-Med Castania sativa Ph Med Cedrus atlantica Ph Med Celtis australis Ph Eur-Med Centaurea pullata He Med Cephalanthera longifolia Ge Euras Cerastium glomeratum Th Pluri Cerastium pentandrum Th Med Ceratonia siliqua Ph Med Cerienthe major Th Med Chamaerops humilis Ph Med Chrysanthemum myconis Th Med Chrysanthemum paludosum Th Med Cistus monspeliensis Ch Med Cistus salvifolius Ch Med Clematis cirrhosa Ph Med Clematis flammula Ph Med Convolvulus althaeoïdes He Med Cotyledon umbilicus-veneris Ge Med Crataegus monogyna Ph Eur-Med Crataegus oxyacantha Ph Eur-Med Crepis vesecaria Th Eur-med Cyclamen africanum Ge End Cynoglossum cheirifolium He Med Cynosurus echinatus Th Med Cynosurus elegans Th Med Cytisus triflorus Ph Med Dactylis glomerata He Eur Daphne gnidium Ch Med Daucus carota He Pluri Doronicum atlanticum Ch End Echinops spinosus Ch Med Echium plantaginum He Med Elichrysum stoechas Ch Med Erica arborea Ph Med Erica multiflora Ph Med Erodium moschatum Th Med Eryngium campestre He Eur-Med Eryngium tricuspidatum Th Med Eucalyptus sideroxylon Ph Med Euphorbia helioscopia Th Euras Euphorbia peplus Th Pluri Euphorbia phymatosperma Th Pluri Fedia cornucopiae Th Med Ferula communis Th Med Festuca atlantica He End Festuca triflora He Med Fragaria vesca He Med Fraxinus angustifolia Ph Eur-Med Fumaria capreolata Th Med Galactites tomentosa Th Med Galium aparine Th Euras Galium rotundifolium Th Med Galium tunetanum Th Eur-Med Genista tricuspidata Ph End Geranium lucidum Th Med Geranium robertianum Th Pluri Globularia alypum Ch Med Hedera helix Ph Eur-Med Helianthemum hirtum Ch Eur-med Hirschfeldia incana He Med Hyoseris radiata He Eur-Med Hypericum perforatum He Eur-Med Hypochoeris achyrophorus Th Med Ilex aquifolium Ph Eur Inula viscosa He Med Iris sp Ge Med Juniperus oxycedrus Ph Med Koeleria phleoides Th Med Lagurus ovatus Th Med Lamium amplexicaule Th Eur Lamium flexuosum He Med Lathyrus articulatus Th Med Laurus nobilis Ph Med Lavandula stoechas Ch Med Leontodon hispidulus Th Med Leontodon tuberosus He Med Leucanthemum glabrum Th Med Linaria reflexa Th Med Linum corymbiferum Th End Lonicera arborea Ph Med Lonicera implexa Ph Med Lotus edulis Th Med Malva sylvestris He Med Medicago hispida Th Med Mentha pulegium He Euras Mercurialis annua Th Med Moehringia trinervia Th Euras Myosotis collina Th Med Myrtus communis Ph Med Nerium oleander Ph Med Olea europea Ph Med Origanum floribundum Ch End Ornithogalum umbellatum Ge Med Pallenis spinosa He Eur-Med Papaver rhoeas Th Pluri Phagnalon saxatile Ph Med Phillyrea angustifolia Ph Med Phillyrea media Ph Med Phlomis boveï He End Pinus halepensis Ph Med Pinus nigra Ph Med Pistacia lentiscus Ph Med Plantago coronopus He Euras Plantago lanceolata He Euras Poa bulbosa He Euras Polypodium vulgare Ge Pluri Prasium majus Ph Med Prunus avium Ph Euras Prunus spinosa Ph Eur-Med Pteridium aquilinum Ge Pluri Pulicaria odorata He Med Quercus coccifera Ph Med Quercus ilex Ph Med Quercus suber Ph Med Ranunculus bulbosus He Euras Ranunculus macrophyllus He Med Ranunculus spicatus He Med Reichardia picroides He Med Reseda alba Th Euras Reseda lutea Th Med Rhamnus alaternus Ph Med Rosa canina Ph Euras Rosa sempervirens Ph Med Rubia peregrina Ch Med Rubus ulmifolius Ph Eur-Med Rumex bucephalophorus Th Eur Rumex tuberosus Ge Med Ruscus aculeatus Ge Eur-med Salix alba Ph Eur Salix pedicellata Ph Eur-Med Sanguisorba minor He Euras Satureja graeca Ch Med Satureja vulgaris He Euras Scolymus hispanicus He Med Senecio vulgaris Th Pluri Sherardia arvensis Th Euras Silene pseudo-atocion Th Med Silene atlantica He End Silene coelirosa Th Med Silene italica He Med Sinapis arvensis Th Eur Sinapis pubescens Ch Med Smilax aspera Ph Med Smyrnium olusatrum He Med Sonchus oleraceus Th Pluri Sorbus aria Ph Euras Specularia falcata Th Med Stellaria media Th Pluri Tamus communis Ph Med Taxus baccata Ph Eur Teucrium pseudo-scorodonia Ch End Thapsia garganica He Med Torilis arvensis Th Euras Trifolium arvense Th Eur Trifolium campestre Th Eur Trifolium stellatum Th Med Tulipa silvestris Ge Eur-Med Tunica illyrica He Med Urtica dioica He Pluri Urtica urens He Med Viburnum tinus Ph Med Vicia disperma Th Med Vicia ochroleuca He Med Vicia sativa Th Eur-Med Viola munbyana He End Viola odorata He Med Viola silvestris He Euras LEGENDE :
TYPES BIOLOGIQUES :
1. Ph : Phanérophyte
2. Ch : Chaméphyte
3. He : Hémicryptophyte
4. Ge : Géophyte
5. Th : Thérophyte
TYPES PHYTOGEOGRAPHIQUES :
1. Med : Méditerranéenne
2. Eur-Med : Euro-Méditerranéenne
3. Eur : Européenne
4. End : Endémique
5. Euras : Eurasiatique
6. Pluri : plurirégional Abstract:
Several methods were used to assess the potential risk of forest fires in order to identify hot spots and reduce potential damage. The methodology for the spatial risk of wildfire in the central part of the forest Chréa is based on the use of a mathematical model for evaluating and mapping the hazard on the one hand (that it can be identified by the power of the fire front due to biomass fuel and has identified topo morphology) and partly superimposed on the vulnerability to fire (the current state of buildings and the presence of man in or near the forest) in order to assess the various risks. Modeling the "Forest Fire Risk RIF" index required the modeling of the hazard index and that of the vulnerability that which was applied method DAGORNE (1993) of analyzing and combining in each index point of the massive various parameters involved in the fire intensity (index of combustibility, topo morphology and the vulnerability index. These indices are then grouped into classes to determine the level of hazard and issues (low, medium, strong and very strong.) Results are presented as a hazard map and vulnerability map 1:50 000 th. Zoning map "forest fire risk" has been determined by superimposing the last two. Application of remote sensing and geographic information systems (GIS), has allowed us to establish the zoning where the management and assessment of different levels of risk are highlighted.
Keywords: Risk, Chréa, Hazard, Fire, Vulnerability, Forest, Modeling, Remote Sensing, GIS.
المستخلص :
عدة طرق تم تطبيقھا لتقييم المخاطر المحتملة لحرائق الغابات من أجل تحديد المناطق الساخنة وتقليل األضرار المحتملة. المنھجية المستخدمة لتموقع خطر حرائق الغابات في الجزء األوسط من غابة الشريعة تستند على استخدام نموذج رياضي يسمح بتقييم ورسم خرائط المخاطر من جھة (يمكننا التعرف عليھا عن طريق قوة جبھة النار المرتبطة بوقود الكتلة الحيوية الحاضرة وتوبو مورفولوجيا المحددة) ومن جھة أخرى مطابقت اھ على التعرض للحرائق (حالة البناء الحالي ووجود الرجل في أو بالقرب من الغابة)، من أجل تقدير المخاطر المختلفة. نمذجة مؤشر " خطر حرائق الغابات RIF " يحتاج الى نمذجة مؤشرالمخا طر ومؤشر التعرض للحرائق أين طبقنا طريقة (DAGORNE (1993 التي تنص على تحليل عيمو تج في كل نقطة من الغابة مختلف المعلمات المشاركة في شدة الحريق (مؤشر قابلية االحتراق، توبو مورفولوجيا ومؤشر التعرض للحرائق). ثم يتم تجميع ھذه المؤشرات إلى طبقات لتحديد مستوى المخاطر و التعرض للحرائق (ضعيف، متوسط، قوي وقوي جدا .) يتم عرض النتائج على شكل خريطة المخاطر و خريطة التعرض للحرائق لسلم 000 1:50. تم تحديد خريطة تقسيم المناطق "خطر حرائق الغابات " عن طريق تراكب الخريطتين السابقتين. تطبيق االستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية (SIG)، سمح لنا بتأسيس تقسيم المناطق حيث يتم تسليط الضوء على تسيير و تقدير درجات المخاطر المختلفة.
مفتاح الكلمات : خطر، الشريعة، المخاطر، النار، التعرض للحرائق، غابة، النمذجة، االستشعار عن بعد، نظم المعلومات الجغرافية.