REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE

MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE

UNIVERSITE DES SCIENCES ET DE LA TECHNOLOGIE HOUARI BOUMEDIENNE FACULTE DES SCIENCES DE LA TERRE, DE GEOGRAPHIE ET DE L’AMENAGEMENT DU TERRITOIRE

MEMOIRE PRESENTE POUR L’OBTENTION DU GRADE MAGISTER EN SCIENCES DE LA TERRE SPECIALITE : HYDROGEOLOGIE

PAR : SAIBI HAKIM

Thème :

Analyse qualitative des ressources en eau de la vallée du Souf et impact sur l’environnement, région aride

à semi-aride d’El Oued

Soutenu le 10 / 09 / 2003 devant le jury suivant :

HADOUM H. Professeur (FSTGAT-USTHB)…………………………..….……..Président MESBAH M. Professeur (FSTGAT-USTHB)…………………………...Directeur de thèse BENCHEIKH L. M. S. Professeur (INSH-Blida)…...... ……………..……..…Examinateur SEMAR A. Chargé de cours (INA)……………………..……………….……..Examinateur DJEDA F. Chargée de cours (FSTGAT-USTHB)……….………………...….Examinateur MOULLA A. S. Chargé de recherche (DAHS-CRNA)……….……….….…..Examinateur INTRODUCTION GENERALE

L’eau, une ressource minérale indispensable pour toutes les créatures vivantes. Elle est une nécessité pour la vie. Avec l’accroissement de la population, les gens durent vivre loin des rivières et autres plans d’eau. Par conséquent, d’autres sources comme l’eau souterraine furent découvertes. L’eau souterraine a des avantages évidentes sur l’eau de surface. Aussi, a-t-elle été le paramètre principal des études sur l’environnement humain. Scientifiquement, ce domaine a été exploré depuis longtemps : Darcy. (1856). Daubree. (1887). Hadamard. (1932). Le présent travail porte sur l’analyse qualitative des ressources en eau de la vallée du Souf et impact sur l’environnement. C’est une région bien connue pour les problèmes de remontée des eaux de la nappe phréatique. La région d’El Oued est située dans le Bas Sahara au centre d’une grande cuvette synclinale dans laquelle nous pouvons distinguer trois nappes d’eau souterraine :

- la nappe phréatique proprement dite ; - le Complexe Terminal (CT) ; - le Continental Intercalaire (CI).

Traditionnellement, les populations utilise rationnellement les ressources qui lui offrait par la nappe phréatique du Souf. La région ne connaissait en effet qu’une faible implantation humaine et il n’y avait donc pas de déséquilibre sur ce plan-là. Les pratiques agricoles se limitaient à la technique des ghouts (vastes entonnoirs creusés par la main de l’homme) au fond desquels étaient plantées des palmerais. Les palmiers dattiers n’avaient alors qu’à puiser l’eau nécessaire directement dans la nappe phréatique, la surface de celle-ci étant facilement accessible à leur système radiculaire. Vers la fin du 19ème siècle, on observe une sensible baisse du niveau statique de la nappe vraisemblablement due à l’augmentation des besoins en AEP de la population résidente sans cesse croissante, à l’extension des cultures et à son irrigation par de nombreux puits artisanaux. C’est alors par l’accroissement des besoins de la ressource que l’on a recherché d’autres solutions et que l’on s’est tourné vers de nouvelles ressources en eau pour mettre en pratique certaines techniques modernes d’irrigation. On a donc eu recours aux nappes captives profondes, l’artésianisme local de celles-ci a par ailleurs rendu l’exploitation de cette eau facile. On a d’abord exploité l’aquifère du Complexe Terminal (CT) en y implantant un premier forage en 1956 destiné à l’adduction en eau potable. Entre 1957 et 1969, un nouveau forage par année environ a été exécuté dans le Continental Terminal. En 1969, suite à de fortes pluies, une remontée générale de la nappe phréatique a été constatée avec une inondation de 150 ha dans la région de Magrane et Hassi khalifa puis la nappe a progressivement repris son état initial. De 1970 à 1980, deux forages par année ont été réalisés dans le Continental Terminal aussi bien à des fins d’irrigation ou d’AEP. C’est à partir des années 1980, que l’on a pu observer les premiers ghouts ennoyés à El Oued, puis une montée progressive et constante de la nappe phréatique, aux portes d’El Oued, ce qui en 1985 alarma les autorités. En 1986, un premier forage fut réalisée à exploitait le Continental Intercalaire (CI) à des fins d’approvisionnement du réseau public d’adduction en eau potable. En 1993 toute la zone sud de la ville (Robbah, Bayadha) est désormais touchée par la remontée affectant près de 28% de la superficie agricole utile totale du Souf. Elle provoque également des dégâts aux habitations situées en zone topographiquement basse. En 1998, sur les 9562 ghouts recensés, 2100 présentaient des traces d’humidité et 915 étaient inondés.

Pour bien connaître les différents paramètres hydrogéologiques et physico-chimiques de la nappe phréatique de la vallée du Souf et leur distribution spatiale ainsi leurs relations, en est indispensable de traiter quatre objectifs précis que nous développerons en quatre chapitres :

1- Chapitre I : Présentation du milieu : nous nous sommes donc attachés à définir le cadre général de notre région d’étude, dans le but d’en tirer une monographie géographique, géologique, géophysique, hydroclimatologique et hydrogéologique.

2- Chapitre II : Cartographie automatique des paramètres hydrogéologiques par l’approche géostatistique, dans le but d’étudié la variabilité spatiale des différents paramètres (hydrodynamiques et physico-chimiques), et interprétation des cartes obtenues par krigeage.

3- Chapitre III : Hydrochimie, bactériologie, isotopie et application de l’analyse statistique multidimensionnelle. Cette partie est basée sur :

• la classification des eaux de la nappe phréatique et leur potabilité ; • la bactériologie des eaux de la nappe phréatique et leur degrés de pollution ; • l’apport des isotopes a la connaissance et la compréhension de l’histoire des eaux de la nappe phréatique de Oued Souf ; • l’application de l’analyse statistique multidimensionnelle (ACP normée) aux éléments chimiques pour connaître les ressemblances et les différences par la représentation graphique de l’ensemble de données.

4- Chapitre IV : Impact sur l’environnement et approche du phénomène de remontée des eaux de la nappe phréatique par le modèle numérique de terrain (M.N.T.).

1 I - PRESENTATION DU MILIEU :

I – 1 –CARACTERISTIQUES GEOGRAPHIQUES :

I – 1 – 1 –SITUATION GEOGRAPHIQUE : (figure 1, 2 et 3)

La vallée de l’Oued Souf est située dans le Sahara algérien, au nord-est du Grand Erg Oriental. Elle est limitée au nord par la zone des chotts, au sud par l’extension de l’Erg Oriental, à l’est par la frontière tunisienne et à l’ouest par la vallée de l’Oued Rhir. Elle s’étend sur une superficie approximative de 350 000 hectares. Cette région tire son originalité de son architecture typique, caractérisée par les coupoles et par ses palmerais plantées dans les ghouts (dépressions).

figure 1 : situation géographique générale de la vallée de l’oued Souf : N

0 540Km

figure 2 : situation locale de la vallée de l’oued Souf :

N

0 12km N 2

Figure : Air de notre zone d’étude

0 30km

Figure 3 : Air de notre zone d’étude

3

I-1-2-SITUATION GENERALE :

L’activité principale a longtemps été basée sur représentée par l’agriculture, et notamment l’exploitation du palmier-dattier (phoeniciculture) en utilisant une méthode originale : les ghouts, sortes de cratères creusés et perpétuellement entretenus à main d’hommes, dont la profondeur était telle que les racines des palmiers qu’on y plantait trouvaient l’eau de la nappe phréatique à la profondeur optimale. D’où ce paysage si caractéristique de la vallée du Souf.

Figure 4 : Photos aérienne de la région du Souf (prise par B.G., 2001).

Cependant, au fur et à mesure qu’El Oued devenait une cité administrative importante, d’autres activités initialement embryonnaires se sont développées, tels le commerce, l’artisanat et, plus récemment quelques petites industries. Par ailleurs, la perte de l’importance relative de l’activité phoenicicole a été accélérée par le phénomène de remontée de la nappe phréatique (figure 5). Figure 5 : photos montrant l’état actuel des palmerais d’El Oued : 4 I-1-3-DEMOGRAPHIE : (carte 1)

La région d’étude comprend 18 communes qui représentent une population totale de 367802 habitants, selon le recensement de 1998, dont un tiers environ réside dans la commune d’El Oued. Commune Population 1998 Superficie Km2 Bayadha 26018 138.8 Robbah 17267 492.2 Sidi-Aoun 10700 480 Nakhla 10010 700 Magrane 20125 78 Hassi Khalifa 25448 1112 Trifaoui 6340 474 Reguiba 31661 1965.5 Mihouansa 12424 1111.20 Ourmes 5024 442.8 Oued Allenda 5882 712 El Oued 105256 77.2 Taghzout 11120 539.10 Hassi Abdelkrim 17146 58 Guemar 30233 1264 Debila 20059 78 Ogla 3380 1352 Kouinine 7501 116 Total 367802 6424

Tableau 1 : Estimation de la population (recensement 1998, source : O.N.S.)

I – 2 -LE CADRE GEOLOGIQUE :

I-2-1-INTRODUCTION :

La région d’étude Oued Souf est située au nord-est du bassin mésozoïque saharien, appelé aussi bassin triasique, lui même localisé au nord-est de la plate forme saharienne (figure 6 et 7).

I-2-2-L’OSSATURE GEOLOGIQUE : (figure 8).

La région de Oued Souf fait partie du Bas-Sahara, nous serons appelée, pour l’étude géologique, d’étendre le champ d’investigation à tout le Bas-Sahara car il est impossible de se limiter en raison de l’ampleur des phénomènes géologiques, stratigraphiques, tectoniques et autres qui ont marqué la région.

Le Bas-Sahara est caractérisé par l’extrême simplicité de sa topographie, mais dés que l’on aborde son passé géologique ou sa sédimentation longue et complexe, apparaissent alors les premières difficultés.

I-2-3-LA SEDIMENTATION : UNE STRUCTURE SYNCLINALE :

Grâce aux travaux de certains auteurs : A. CORNET 1961, F. BEL et F. DEMARGNE 1968 cités par C. NESSON 1978. La région a connu, en effet, au cours de son histoire géologique 5 de longues phases de sédimentation alternativement marines et continentales. Les dépôts qui sont résultés ont été d’autant plus importants qu’un immense bassin est apparu très tôt en cette partie du Sahara et qu’il a été presque constamment affecté par des mouvements de subsidence (figure 9).

I-2-4-LA SEDIMENTATION CONTINENTALE :

Après le dépôt des formations marines du Primaire, le Sahara subit des mouvements tectoniques hercyniens verticaux et horizontaux, puis des mouvements post-hercyniens. Ils ont soulevé des massifs (Hoggar), ondulé la couverture sédimentaire primaire et affaissé le Bas-Sahara. L’érosion éolienne, alors très vive, a arraché du Hoggar et des Tassilis, des matériaux qui ont été, par la suite transportés par les eaux vers la cuvette. Avec l’abaissement des reliefs, l’érosion devenant moins vive et les écoulements moins puissants ; des masses considérables de sables et d’argiles sont alors abandonnées sur la cuvette, recouvrant cette dernière d’un manteau uniforme. Peu épais au sud, ces dépôts deviennent de plus en plus puissants vers le nord pour atteindre 20 mètres. Un tel entassement de sédiments traduit l’existence d’une zone de subsidence située sur la bordure septentrionale du socle africain. Depuis, cette région, se produisent, à plusieurs reprises, des transgressions marines, par exemple au jurassique et au crétacé inférieur. Ces dernières sont de courte durée et l’essentiel des sédiments accumulés à cette époque sont des sables éoliens et fluviatiles et des argiles continentales. L’ensemble de ces dépôts, dont les sables ont été transformés en grès poreux est appelé : Continentale Intercalaire, car il apparaît dans l’échelle stratigraphique après les formations résultant d’une transgression marine d’époque cénomanienne.

I-2-5-LA SEDIMENTATION LAGUNO-MARINE :

Sur les alluvions uniformément épandues du Continental Intercalaire apparaît, au vraconien, un régime de lacs et de lagunes, plus au moins douces ou salées et résultant du retrait de la mer. Ce régime a engendré des dépôts alternés d’argiles, de dolomies, d’argiles sableuses, de grès à ciment calcaire. Avec le cénomanien inférieur, une mer peu profonde s’avance vers le sud jusqu’aux Tassilis, mais elle connaît plusieurs phases de régression. Ces dépôts se composent d’une alternance d’argile et d’anhydrite. Le cénomanien supérieur est plus franchement marin avec des dépôts de dolomie et de calcaire dolomitique disposé en bancs de quelques mètres d’épaisseur, entre lesquels apparaissent encore de l’anhydrite et de l’argile variant vers le nord-est. Les carbonates deviennent plus importants et la puissance des bancs s’accroît ; ils indiquent l’origine vraisemblable de la transgression cénomanienne.

Au Turonien, un régime marin franc responsable du dépôt de calcaire et des dolomies s’établit sur l’ensemble du Sahara algérien. Le banc carbonaté, homogène sur tout son étendu, par endroits, plus de 100 mètres, cependant, des variations de faciès peuvent être observées. Légèrement lagunaire au sud, il devient plus franchement marin au centre et au nord. Ce changement de faciès s’accompagne d’un épaississement des sédiments qui montre que le rebord de la plate forme est toujours affecté de mouvements de subsidence.

Dès la fin du Turonien, la mer est remplacée par des lagunes ; les eaux sont moins profondes et parfois elles disparaissent entièrement provoquant des émersions momentanées. Les dépôts se présentent alors par une alternance irrégulière de bancs d’anhydrite, de dolomie, d’argile et de sel. Les bancs ont une puissance de quelques mètres seulement. L’anhydrite et le sel peuvent, cependant, constituer des couches de dix mètres et plus. L’ensemble de ces dépôts 6 dont l’épaisseur varie de 0 à 60 mètres appartiennent au sénonien inférieur lagunaire. Comme les dépôts précédents, celui-ci voit sa puissance s’accroître rapidement vers le nord.

Une nouvelle transgression marine se manifeste au sénonien supérieur. Elle est responsable du dépôt de dolomies, de calcaires dolomitiques et d’intercalations de marnes, d’argiles et quelques fois d’anhydrite. Leur faciès varie peu, mais leur épaisseur augmente régulièrement vers le nord. Tandis que se produit la subsidence Nord-orientale, révélée par un accroissement des épaisseurs des dépôts carbonatés du sénonien et de l’Eocène, un mouvement d’exhaussement se manifeste au nord-ouest. Mais la sédimentation dans le Sahara nord- oriental est peu affectée par ces mouvements. Les calcaires à silex que l’on rencontre au sommet du sénonien se retrouvent dans l’Eocène ; seule la présence de nummulites les distingues. Pourtant les calcaires prédominent sur les dolomies et les évaporites deviennent rares.

Après l’Eocène inférieur, la mer n’occupe plus qu’un golfe très réduit dans la partie septentrionale de la cuvette. Sa faible profondeur et son extension, limitée au sud à l’embouchure de l’Oued M’Zab, en font une mer résiduelle, où se déposent alternativement des calcaires, des argiles, des marnes et de l’anhydrite. Cet Eocène évaporitique achève d’ailleurs sa formation à l’Eocène moyen quand la mer se retire définitivement de la plate forme saharienne. Désormais, le modelé du Sahara sera, alors, le fait des agents atmosphériques, de l’eau et du vent qui enlèvent ici pour accumuler ailleurs.

I-2-5-L’OROGENESE ATLASIQUE ET SES CONSEQUENCES :

Nous avons noté précédemment que la mer se retire définitivement et ce, pendant le début du Tertiaire. Le contrecoup de l’orogenèse atlasique sur le socle saharien est à l’origine de l’apparition de déformations à grand rayon de courbure. Les calcaires, crétacés du M’Zab sont transformés en dorsale, ceux de Tadmait en cuvette. Au sud, l’axe Amguid-El Biod s’effondre pour faire place à un axe synclinal méridien qui se produit jusqu’aux Aurès.

Des axes secondaires apparaissent aussi ça et là : citons la ride anticlinale NW-SE, la ride de Sidi-Rached et celle de Sidi-Khelil dans l’Oued Righ.

La tectonique atlasique à également d’autres conséquences : les bancs rigides de la couvertures sédimentaire saharienne, celui du Turonien et celui du Sénonien et de l’Eocène, sont affectés par de nombreuses diaclases, des fractures et même des failles.

I-2-6-LA MISE EN PLACE DU TERTIAIRE CONTINENTALE :

Les hautes montagnes de l’Atlas subissent surtout à partir du Miocène, une érosion intense qui permet la construction d’un vaste glacis de piémont composé de sables et d’argiles rouges reposant, en discordance, sur des terrains variés du primaire à l’Ouest et d’éocène à l’Est. Ces terrains fluvio-lacustres recouvrent d’immenses étendues de part et d’autres de la dorsale M’Zab émergée et s’étalent très loin vers le sud où ils forment aujourd’hui le substratum des grands ergs. Leur épaisseur varie de quelques mètres à plus de 200 mètres dans la fosse sud- aurasienne toujours affectée par la subsidence. Grâce à la présence dans Aurès de Miocène inférieur marin daté par des fossiles, on peut attribuer aux formations continentales supérieures un âge Pontien. Par analogie de faciès on peut, vers le sud, reconnaître le Pontien, lorsque le Miocène marin est absent.

7 Le reste des dépôts peut appartenir au Miocène inférieur et même peut être localement à l’oligocène. Le Sahara alors entièrement émergé ne pouvait fournir de sédiments continentaux bien différents de ceux étalés plus tard, d’où une grande difficulté à les distinguer. Quelque soit l’âge exact de ces formations du Tertiaire continental, il importe de savoir quelle est leur nature car leurs possibilités aquifères en dépendent essentiellement.

I-2-7-LA STRATIFICATION ET SES CARACTERISTIQUES LITHOLOGIQUES:

C’est entre la bordure septentrionale du Hoggar et la bordure méridionale de l’Atlas saharien que se situe le grand bassin sédimentaire du Bas-Sahara de plus de 600 Km de diamètre et de 720 000 Km2 de superficie (figure 10). Il s’étend des pieds de l’Aurès au nord jusqu’aux Tassilis au sud et de l’Erg oriental ouest à la frontière est.

La prospection géophysiques et les sondages pétroliers ont précisé la profondeur du socle précambrien (FURON, 1968) entre 3000 et 5000 mètres. Il s’ensuit que les dépôts sédimentaires ont environ 4000 mètres d’épaisseur. La plus grande partie du bassin est recouverte par le grand Erg oriental 125 000 Km2.

Les nombreux travaux d’auteurs tel que : (J. SAVORIN 1931, R. KARPOFF 1952, A. CORNET 1961 et R. FURON 1968) en permis de reconstituer la série stratigraphique, aussi complète que possible.

I-2-7-1-LE CRETACE :

Nous abordons ici une époque géologique intéressante pour deux raisons ; d’une part, le crétacé affleure sur les bords du Bas-Sahara et en constitue le substratum immédiatement superposé du paléozoïque (KARPOFF, 1952) d’autre part, l’étendue des affleurements crétacés est très importante en Algérie orientale.

I-2-7-1-1-CENOMANIEN :

Cet étage marque, pour la première fois, depuis le paléozoïque, le retour de la mer au Sahara, jusqu’aux régions les plus lointaines. Selon KARPOFF, son faciès est partout lagunaire ou détritique, on peut alors en déduire que le Bas-Sahara, au moment de cette transgression, était partout ramené à une pénéplaine extrêmement plate. L’immense transgression n’a pas dû se faire partout au même moment et les faciès continentaux montent plus au moins haut dans l’étage. Il est constitué par une alternance de dolomies, de calcaires dolomitiques, de marnes dolomitiques, d’argiles et d’anhydrites. Son épaisseur est de l’ordre de 170 mètres.

I-2-7-1-2-TURONIEN :

Au Turonien, le régime marin persiste dans le Bas-Sahara et la mer présente le maximum d’extension. On trouve des dolomies, moins de marnes et de gypse turonien. Dans l’ensemble, il est calcaire et dolomitique, marneux à la base et dolomitique ou calcaire au sommet. Son épaisseur est de 700 mètres.

I-2-7-1-3-LITHOSTRATIGRAPHIE DES FORMATIONS POST-TURONIENNES :

Dans le bassin oriental du Bas-Sahara, les formations post-turoniennes constituent un système aquifère généralement indépendant du Continental Intercalaire. 8 I-2-7-1-3-1-SENONIEN LAGUNAIRE :

Dans tous le Sahara oriental, le sénonien est formé de deux ensembles très différents de point de vue lithologique : - le sénonien lagunaire à la base ; - le sénonien carbonatée au-dessus. La limite inférieure, du sénonien lagunaire est généralement nette. En effet, les évaporites et argiles sénoniennes sont aisément différenciables des calcaires et dolomies du Turonien. Le passage est beaucoup moins net entre Sénonien lagunaire et Sénonien carbonaté. BEL et DEMARGNE ont pris comme limite supérieure du Sénonien lagunaire, soit le dernier banc lorsque le passage est franc, soit le point où le pourcentage des carbonates dépasse celui des évaporites lorsque le passage se fait de façon progressive. Du point de vue lithologique le Sénonien lagunaire est constitué par une alternance régulière de bancs d’anhydrite, de dolomie, d’argile et de sel. Le sel n’existe que dans certaines zones, son épaisseur totale peut atteindre 140 mètres, mais l’épaisseur maximum d’un banc ne dépasse pas 10 mètres. De plus, les bancs de sel sont toujours à la base du Sénonien lagunaire.

Au point de vue hydraulique, ce niveau jouera le rôle d’imperméable de base, son épaisseur est de l’ordre de 270 mètres.

I-2-7-1-3-2-SENONIEN CARBONATE :

La limite entre Sénonien lagunaire et Sénonien carbonaté n’est pas toujours bien nette. La limite supérieure du Sénonien carbonaté est encore plus floue, en effet, il y a pratiquement continuité de point de vue lithologique entre le Sénonien et l’Eocène carbonaté, les deux niveaux étant formés de calcaires de même nature. Seule la présence de nummulites permet d’identifier l’Eocène.

Le Sénonien carbonaté est essentiellement formé de dolomies et de calcaires dolomitiques, avec des intercalations de marnes et d’argiles, plus rarement d’anhydrite. Son épaisseur dépasse parfois 200 mètres.

I-2-7-2-L’EOCENE INFERIEUR CARBONATE :

Avant la fin de l’Eocène carbonaté, la mer quitte définitivement le Sahara, qui ne connaîtra plus qu’un régime continental, souvent désertique et ce jusqu’à nos jours.

Comme pour le Sénonien. On distingue dans l’Eocène deux ensembles du point de vue lithologique : - l’Eocène carbonaté à la base ; - l’Eocène évaporitique au-dessus. La présence de nummulites a été observée dans la plupart des forages du Bas-Sahara qui ont atteint cet horizon. Le Sénonien et l’Eocène carbonaté réunis forment un très puissant ensemble calcaire. Sa puissance dépasse 500 mètres dans la région des chotts. Ces calcaires possèdent par endroits une porosité secondaire mise en évidence par des pertes de boue, totales ou partielles, signalées au cours des forages pétroliers.

9 I-2-7-3-L’EOCENE MOYEN EVAPORITIQUE :

Au-dessus de l’Eocène carbonaté, on rencontre une formation constituée par une alternance de calcaires, d’argiles, de marnes et d’anhydrites. Elle renferme une faune d’âge Eocène : nummulites et globigérines. C’est cette formation que l’on désigne dans le Bas-Sahara sous le nom d’Eocène évaporitique.

Les bancs carbonatés sont suffisamment importants pour constituer des niveaux aquifères. L’épaisseur de cet horizon varie entre 150 et 200 mètres.

I-2-7-4-LE MIO-PLIOCENE : (coupe 1 et 2).

Le mio-pliocène correspond au Continental Terminal de C. KILIAN, 1933. C’est un puissant ensemble de sables et d’argiles qui s’étend sur tout le Sahara et qui repose en discordance, indifféremment sur le primaire, le C.I., le Cénomanien, le Turonien, le Sénonien ou l’Eocène. BEL et DEMARGNE distinguent de bas en haut quatre niveaux dans ces dépôts lenticulaires :

Niveau 1 : Argileux, peu épais, il existe uniquement dans la zone centrale du Sahara oriental. Avec l’Eocène évaporitique, ces argiles de la base du mio-pliocène constituent une b arrière très peu perméable entre la nappe du Sénonien et de l’Eocène carbonaté et celle des sables du niveau2.

Niveau 2 : Gréso-sableux, c’est le niveau le plus épais et le plus constant. A sa base on trouve parfois des graviers, alors que le sommet se charge progressivement en argiles pour passer au niveau 3. Le niveau 2 est le principal horizon aquifère du mio-pliocène.

Niveau 3 : C’est une formation argilo-sableuse dont les limites inférieures et supérieures sont assez mal définies. La couche n’existe que dans certaines zones.

Niveau 4 : C’est le deuxième niveau sableux du mio-pliocène, parfois en continuité avec le niveau 2. Le sommet du niveau quatre affleurant sur de grandes surfaces et souvent constitué par une croûte de calcaires gréseux (croûte hamadienne). L’épaisseur de cet horizon est de l’ordre de 300 mètres.

I-2-7-5-LE QUATERNAIRE :

Le Quaternaire est constitué de sables éoliens, localement intercalés de lentilles d’argiles sableuses et gypseuses. Ces sables forment d’énormes accumulations dans le grand Erg oriental. C’est à ce niveau que l’on rencontre la nappe superficielle de oued Souf. Son épaisseur est variable et peu atteindre localement une centaine de mètres. Enfin avant de terminer cet aperçu géologique, nous devons retenir ce qui est essentiel pour l’hydrogéologie. Il se trouve que dans le Bas-Sahara, les plus importantes ressources aquifères sont contenues dans les formations continentales comprenant de vastes bancs de sables grossiers ou de graviers.

10 I-2-8-TECTONIQUE :

Nous présentons un tableau récapitulatif des étapes probables de la tectonique dans le Sahara algérien données par R. KARPOFF en 1952 :

AGE STYLE 1- Antécambrien Plis très aigus, failles. 2- Paléozoique. Mouvements amples d’axe Est-Ouest Formation de chaînes orientées N-S, NNE- SSW ou NW-SE sur des axes antécambriens. 3- Post-éocène et anté-Miocène. Rejeu des structures hercyniennes avec leur orientation ancienne. 4- Post-Miocène ( ?). Premiers plis d’axe NW-SE. 5- Post-Pliocène ( ?). Mouvements peut-être dans la région Nord seule. Plis en genou de l’Aurès d’axe E-W. 6- Fin du Quaternaire ancien. Plis affectant le Mio-pliocène seul ou accompagné du Quaternaire ancien, suivant deux axes orthogonaux dont l’axe NW-SE est le principal. 7- Néolithique. Mouvements de grande amplitude à plis faibles et localisés.

Tableau 2 : Les étapes probables de la tectonique dans le Sahara algérien, Karpoff, 1952.

I-2-9-Paléogéographie de la région du Souf : (figure 11)

Les caractéristiques paléogéographiques du Sahara oriental, du Mésozoïque à l’actuel sont :

• l’existence d’une plate forme très régulière sur laquelle toute variation du niveau de la mer, provoque des changements remarquables dans la sédimentation ; • l’existence d’une mer peu profonde à partir de laquelle se produisent plusieurs transgressions dont les plus importantes sont celles du Cénomanien et du Sénonien supérieur ; • la régression définitive de la mer à la fin de l’Eocène qui s’accompagne de l’érosion d’une partie des calcaires de l’Eocène et, du régime continental qui a remplacé le régime marin.

Cette reconstitution paléogéographique de la région du Souf, est tirée des travaux de F. BEL et F. DEMARGNE (1966), elle s’applique à l’ensemble du Bas Sahara.

Durant la première moitié du secondaire, la sédimentation dans la région du Souf et dans tout le Sahara oriental a été de type continental lagunaire. En effet, du Trias à l’Albien, se sont déposés des argiles et des sables d’origine éolienne ou fluviatile et, des évaporites d’origine lagunaire. On note cependant, quelques incursions marines, en particulier en Jurassique et à l’Aptien.

Durant la seconde moitié du secondaire, d’autres phénomènes se sont succédés : Au Cénomanien les calcaires marins viennent se déposer en transgression sur les grès continentaux albiens. Ces calcaires qui s’intercalent avec les argiles et des évaporites traduisent un régime marin peu profond, évoluant vers un régime lagunaire responsable du dépôt des évaporites et des argiles gypsifères. 11 Au Turonien, le régime marin s’est stabilisé, permettant le dépôt d’une série calcaire homogène, atteignant parfois plus de 100 mètres dans le Sahara oriental et plus de 65 mètres dans le Souf. La stabilisation du régime marin durant le Turonien n’est que temporaire. En effet, dès le début du Sénonien dans tout le Souf se déposent en alternance de l’anhydrite, des argiles, des dolomies ainsi que quelques bancs calcaires. Le dépôt parfois d’un banc de sel massif à la base dans le bas Sahara témoigne particulièrement du régime lagunaire qui s’était installé sur le Souf et le Sahara oriental.

Au Sénonien supérieur, le régime marin réapparaît une nouvelle fois déposant ainsi la seconde série calcaire. Cette transgression Sénonienne semble moins importante que celle du Turonien. En effet, on note la présence de petites intercalations d’évaporites dans les calcaires Sénoniens, ce qui n’est pas le cas des dépôts turoniens.

Au début du Turonien, l’Eocène inférieur, la mer recouvre toujours le Sahara oriental, c’est le dépôt des calcaires à Nummulites. Durant l’Eocène moyen et supérieur, les sédiments marins de l’Eocène inférieur sont peu à peu remplacés par des dépôts lagunaires ou alternent les argiles, les évaporites et les calcaires. La faible extension de ce golfe marin localisé dans le bas Sahara marque les dernières manifestations de la mer saharienne dont la disparition définitive se situe vers la fin de l’Eocène. A la fin de l’Eocène, le Sahara oriental se présente sous l’aspect d’une plate forme calcaire émergée qui sera exposée à l’érosion durant tout l’oligocène.

Au Mio-pliocène, suite à l’épiorogénése alpine, des sédiments argileux et sableux continentaux se déposent sur l’ensemble du Sahara oriental. Cette sédimentation continentale se poursuit durant le Quaternaire. C’est donc aux époques Tertiaires et Quaternaire que le Sahara oriental a pris la configuration que nous lui connaissant aujourd’hui.

I – 3 –GEOPHYSIQUE :

I-3-1- INTRODUCTION :

L’entreprise Nationale de Géophysique (ENAGEO), a effectué deux campagnes de prospection électrique de la région du Souf (Juillet 1992 et Avril 1993), les travaux ont porté sur la réalisation de 362 sondages électriques en ligne AB=500 mètres (figure 12). L’objectif de l’étude est de déterminer la profondeur du substratum argileux de la nappe phréatique La zone d’étude s’étend de oued El Alenda au sud-ouest jusqu’à Hassi Khelifa au nord-est et de Robbah au sud-ouest jusqu’à Hassi Houba au nord-est. Vu le recouvrement de la région étudiée par les sables dunaires, il est pratiquement impossible de positionner les points de mesures (sondages électriques) d’une façon uniforme sur le terrain. Par conséquent, la disposition des sondages électriques est faite en fonction des accès, c’est-à- dire le long des routes ou pistes existantes (voir plan de position).

I-3-2- RESULTATS GEOPHYSIQUES :

L’interprétation de l’ensemble des sondages électriques a permis l’établissement de neuf coupes géoélectriques et une carte en isobathes du substratum conducteur.

12 I-3-2-1- COMMENTAIRE DES COUPES GEOELECTRIQUES : (coupes I, II, III, IV, V, VI, VII, VIII, IX) (voir annexe III).

I-3-2-1-1- Corrélation des résultats géophysiques :

Les fourchettes de variations des résistivités de certaines formations sédimentaires sont les suivantes :

Sables 50 à 400 Ohms-mètres Argiles 5 à 10 Ohms-mètres Gravier 150 à 500 Ohms-mètres Marnes 20 à 100 Ohms-mètres Calcaires et dolomies 100 à 10 000 Ohms-mètres Grès 300 à 10 000 Ohms-mètres Grès argileux 50 à 300 Ohms-mètres

D’après les logs stratigraphiques des forages existants dans la région du souf, les terrains rencontrés correspondent à des sables, sables argileux et des argiles.

Coupe I :

Cette coupe orientée Sud-ouest, Nord-est débute du SE 48 situé à la sortie Nord d’El Oued et va jusqu’au SE 86 à Hassi Khalifa en passant par Behina et Debila. Cette coupe montre la succession des terrains suivants :

- un terrain superficiel résistant allant de 5 à 20 mètres d’épaisseur, caractérisé par des résistivités élevées parfois 750 Ohms-mètres. Cette formation correspond à des sables non consolidé (sables dunaires) ; - un deuxième terrain moins résistant de résistivité comprise entre 13 et 70 Ohm-mètre et, d’épaisseur variable 5 à 35 mètres. Cette variation de résistivité montre que cette formation n’est pas homogène, elle passe latéralement de sables argileux à des argiles sableuses. Dans la partie centrale de la coupe, entre les sondages 52 et 64, cette formation disparaît complètement au profit d’un autre terrain plus conducteur, avec apparition de lentilles argileuses franches : une entre les sondages 61 et 63 et une autre entre les sondages 83 et 86 ; - un troisième terrain généralement plus conducteur que le précèdent apparaît avec une épaisseur plus importante atteignant une cinquantaine de mètres. Ce terrain est caractérisé par des résistivités plus ou moins identiques et correspond à des argiles sableuses ; - enfin le toit d’un quatrième terrain franchement conducteur de résistivité ne dépassant pas 10 Ohm-mètres. Ce quatrième terrain correspond au substratum argileux.

Coupe II :

La coupe II est orientée Sud-est Nord-ouest et débute à partir du SE 45 sis à la sortie Nord- ouest de la ville d’El Oued et va jusqu'au SE 14 à Hassi Houba en passant par Kouinine, Guemar et Sidi Touhami. Le long de cette coupe nous remarquons la même succession de terrains à savoir :

- un terrain superficiel très résistant d’épaisseur variable de 5 à 15 mètres correspondant à la couverture des sables dunaires ; 13 - un deuxième terrain moins résistant et de faible épaisseur qui s’étend du SE 24 à Rhamra au SE 14 à Hassi Houba. Ce terrain peut être attribué à des sables argileux. Sous ce terrain, dans la partie Nord-ouest de la coupe apparaît une lentille argileuse de faible épaisseur. Dans la partie Sud-est entre kouinine et Tiksebt, les sables dunaires reposent sur une lentille argilo-sableuse d’épaisseur pouvant atteindre 50 mètres ; - un troisième terrain de résistivités sensiblement constantes et d’épaisseur importante pouvant atteindre par endroits 70 mètres. Il correspond à des argiles sableuses. Notons l’intercalation de deux lentilles de sables et/ou de sables légèrement argileux à l’intérieur de cette formation argilo-sableuse : l’une entre les sondages 30 et 32 et une autre entre les sondages 25 et 27.

Sous cette formation argilo-sableuse, apparaît un substratum très conducteur de résistivité n’excédant que rarement 10 Ohms-mètres. La résistivité de ce substratum reste sensiblement constante, montrant une homogénéité de ce terrain de type argileux.

Coupe III :

D’orientation Nord-sud, cette coupe passe par les sondages situés le long de l’axe Drimini- Akfadou. Elle met en évidence de haut en bas les terrains suivants :

- un premier terrain très résistant et de faible épaisseur n’excédant pas 10 mètres ; - un deuxième terrain conducteur de résistivité moyenne de l’ordre de 25 Ohms-mètres et faible épaisseur environ 10 mètres ; - un troisième terrain plus conducteur affichant des résistivités de l’ordre de 15 Ohms- mètres et une épaisseur importante atteignant par endroits 90 mètres ; - le toit du substratum très conducteur de résistivité inférieure à 10 Ohms-mètres.

Coupe IV :

Cette coupe est donnée par les sondages réalisés le long de la route qui relie Z’goum à El oued en passant par Trifaoui. Elle met en évidence la présence de trois types de terrains : - un terrain résistant à très résistant correspondant aux sables dunaires dont l’épaisseur peut atteindre une vingtaine de mètres ; - un deuxième terrain conducteur de résistivités comprises entre 10 et 20 Ohms-mètres et d’épaisseur pouvant atteindre 80 mètres. Ce terrain argilo-sableu, présente une intercalation d’une lentille sableuse située entre le sondage 119 et 120 ; - le toit du substratum argileux très conducteur de résistivité inférieure à 10 ohms-mètres.

Coupe V :

Cette coupe, orientée Nord-sud, relie les sondages situés le long de la route El Ababsa- Robbah. Celle-ci montre la présence des mêmes formations que celles remontées au niveau de la coupe IV avec cependant la présence d’une intercalation de lentille argileuse conductrice située entre les sondages 95 et 102. Cette lentille argileuse à une épaisseur moyenne de 15 mètres.

14 Coupe VI :

Cette coupe, orientée Nord-est Sud-ouest relie les sondages 90 à 151 d’El Oued à Oued El Alenda. Elle met en évidence la succession des terrains suivants : - un terrain superficiel sableux très résistant ayant une épaisseur variable ; sa valeur maximale est enregistrée au niveau du sondage 149 ; - un deuxième terrain conducteur constitué par des argiles sableuses très épaisses environ 80 mètres, où vient s’intercaler une lentille de sable argileux ; - le toit du substratum est argileux, très conducteur.

Coupe VII :

Cette coupe s’étend de Bou Beidha au Nord à Oum Sahini au sud en passant par Ourmes, elle met en évidence trois types de terrain : - un premier terrain résistant, sa résistivité variant de 135 à 880 Ohms-mètres, correspondant à des sables plus ou moins humides ; - un deuxième terrain conducteur présentant des valeurs de résistivité comprises entre 10 et 20 Ohms-mètres correspondant à des sables riches en argiles ; - enfin le toit du substratum argileux dont la résistivité ne dépasse pas 10 Ohms-mètres.

Coupe VIII :

D’orientation Est Ouest, cette coupe passe par les sondages situés sur l’axe Guemar Behima. Elle montre la présence des mêmes terrains identiques aux précédentes avec cependant deux particularités : - son épaisseur n’est pas aussi importante que celle de la coupe VII ; - une remontée du substratum argileux avec disparition du deuxième terrain mis en évidence au niveau du sondage 131.

Coupe IX :

Cette coupe reliant les sondages 5 à 112 a mis en évidence trois terrains. - un premier terrain résistant de faible épaisseur correspond aux sables plus ou moins humides ; - un deuxième terrain conducteur de résistivité comprise entre 10 et 26 Ohms-mètres et, d’épaisseur variable. Les faibles valeurs sont visibles aux extrémités du profil ; - un substratum argileux très conducteur.

I-3-2-2-COMMENTAIRE DE LA CARTE DU TOIT DU SUBSTRATUM ARGILEUX :

L’analyse de cette carte (figure 13), nous permet de remarquer que les courbes isobathes s’organisent en une suite de structures en bombements. Nous pouvons remarquer que la profondeur du substratum argileux varie très fortement dans la partie nord de la zone d’étude, entre Djidida et Souehla. La profondeur du substratum n’est qu’à 10 mètres de la surface du sol, par contre à Bou Beida, elle atteint un maximale de 100 à 110 mètres.

Aux environs de la ville d’El Oued la profondeur du toit des argiles varie entre 60 et 80 mètres. Dans la partie nord-est de notre région d’étude à partir de Behima, le substratum argileux est à environ 40 mètres de la surface du sol puis plonge progressivement pour atteindre sa profondeur maximale de l’ordre de 90 mètres à Debila et Akfadou et, remonte ensuite jusqu’à environ 50 mètres à Hassi Khelifa. 15 Dans la partie nord aux environs de Tarhzout et Guemar le substratum argileux se situe à une profondeur d’environ 40 mètres et plonge progressivement vers le nord pour atteindre 80 mètres à Rhamra, et remonter ensuite progressivement à Hassi Houba (40 à 60 mètres).

En résumé le toit du substratum argileux présente une allure ondulée, constituée par une suite de bombements et de dépressions pouvant varier de 10 à 110 mètres d’épaisseur par rapport à la surface du sol.

I-3-3- CONCLUSION :

Du point de vue géophysique, ces formations se distinguent par leurs propriétés électriques c’est-à-dire par leurs résistivités. Les terrains rencontrés dans la zone d’étude sont constitués essentiellement de sable, de sable argileux et d’argile. En effet les sables formant la première couche s’identifient aisément par les fortes résistivités (50 à 400 Ohms-mètres). La variation des résistivités remarquées le long des coupes est due à l’importance des argiles. Le deuxième terrain constitué tantôt par des sables argileux tantôt par des argiles sableuses se distingue par des résistivités généralement faibles (10 à 30 Ohms-mètres). Le substratum très conducteur est constitué d’argile ceci est vérifié par les faibles résistivités de l’ordre de 10 Ohms-mètres.

I – 4 – CADRE HYDROGEOLOGIQUE :

Seule la série allant du Crétacé au Quaternaire présente un intérêt hydrogéologique. Elle est constitué d’une alternance de grès, sables, sables argileux et d’argiles, de calcaires, dolomies et de marnes, ainsi que d’évaporites. Cette série comporte trois grands ensembles perméables auxquels correspondent trois grands systèmes aquifères : la nappe phréatique (superficiel et libre), la nappe du Complexe Terminal (C.T.) et la nappe du Continental Intercalaire (C. I.). (coupe 3 ).

I-4-1- LES ENSEMBLES AQUIFERES :

I-4-1-1- LA NAPPE PHREATIQUE :

Est comprise dans les dépôts sableux fins de type éolien, localement intercalés de lentilles d’argiles sableuses et gypseuses. Elle est limitée par un substratum argileux imperméable. Son épaisseur est variable et peut atteindre localement une centaine de mètres. Dans le Souf, elle est exploitée par 1040 puits équipés de groupes motopompes (d’après DHW repris de M. Côte, 2001)

I-4-1-2- LA NAPPE DU COMPLEXE TERMINAL : (Coupe 4)

Les formations du Complexe Terminal sont très hétérogènes. Elles englobent les assises perméables du Sénonien calcaire et du mio-pliocène. En fait, il est possible d’y distinguer trois ensembles aquifères principaux, séparés localement par des horizons semi-perméables ou imperméables. Ces trois ensembles sont représentés par les calcaires et dolomies du Sénonien et de l’Eocène inférieur, par des sables, grès et graviers du Pontien et, par les sables du mio-pliocène. La profondeur du Complexe Terminal est comprise entre 100 et 600 mètres et sa puissance moyenne est de l’ordre 300 mètres. Elle est exploitée par 129 forages, dans toute la wilaya dont 84 dans la zone d’étude. D’après l’inventaire des forages et une enquête 16 sur les débits extraits de la wilaya d’El oued (ANRH, 1999) certains d’entre eux présentent un léger artésianisme dans la partie Nord.

I-4-1-3- LA NAPPE DU CONTINENTAL INTERCALAIRE :

La formation du Continental Intercalaire est représentée par des dépôts continentaux sablo gréseux et sablo-argileux du Crétacé Inférieur. C’est un système aquifère multicouche dont la profondeur atteint localement 2000 mètres et dont la puissance varie entre 200 et 400 mètres. Elle est exploitée par deux forages artésiens pour l’AEP d’El Oued (1850 mètres pour le forage F1). La pression en tête de forage est de 22 à 23 bars et le débit artésien de 222 litres/seconde. La recharge actuelle de la nappe du Continental Intercalaire s’effectue par infiltration des précipitations sur les bordures du bassin, tout au long des oueds qui descendent des massifs montagneux, notamment de l’Atlas saharien au Nord-ouest et du Dahar à l’Est. Des ruissellements en bordure de plateaux peuvent également participer à l’alimentation de la nappe sur le bord du Tademaït et sur le bord du Tinhert.

I-4-2- LES CARACTERISTIQUES HYDRODYNAMIQUES :

Les paramètres hydrodynamiques de l’aquifère phréatique du Souf, tels qu’ils résultent des documents analysés sont les suivants : - KHERICI et al (1996) proposent une perméabilité de K=1.10-4 m/s ; - la transmissivité horizontale est évaluée par LEVASSOR (1978) à T=1.10-2 m2/s ; - le coefficient d’emmagasinement vaut, selon LEVASSOR (1978) : S=0.2.

En raison de leur caractère général, il est difficile de porter un jugement de valeur sur ces données.

Dix essais de pompage de longue durée, à débit constant, ont été réalisés par l’entreprise de forages hydrauliques FORYHD à Kouinine et Sahane. Lors de la première campagne de mesure en avril 2001, deux essais de pompage de courte durée, avec piézomètre, ont été réalisés sur les puits H82 et H95 du réseau de surveillance de l’ANRH. La transmissivité a été déterminée sur les 12 essais par la méthode de Cooper-Jacob pour la descente et celle de Theis pour la remontée. Puits Méthode de Theis (Remontée) Méthode de Cooper-Jacob Kouinine P1 7.04 e-3 7.35 e-3 Kouinine P2 1.19 e-2 1.02 e-2 Kouinine P3 1.74 e-3 3.95 e-3 Sahane P1 2.16 e-2 2.62 e-2 Sahane P2 1.44 e-2 1.28 e-2 Sahane P3 2.01 e-2 2.19 e-2 Sahane P4 1.73 e-2 2.19 e-2 Sahane P5 1.81 e-2 2.02 e-2 Sahane P6 2.02 e-2 2.18 e-2 Sahane P7 1.21 e-2 1.48 e-2 H82 3.08 e-2 3.46 e-2 H95 5.34 e-3 4.47 e-3

Tableau 3 : Transmissivités calculées sur les essais de pompage FORHYD (oued Souf, avril 2001) 17 I-4-3- CONCLUSION :

Comme résumé des deux études géologique et géophysique de la région de oued Souf, nous présentons un schéma synoptique des différents aquifères, sans échelle. (ANRH, 1993).

ERE Etage Lithologie Nature Hydrogéologique Quaternaire Sables. Nappe superficielle Argiles, évaporites. Substratum (imperméable) Tertiaire Mio-pliocène Sables. 1ère nappe des sables (Continental terminal).

Argiles gypseuses (semi-perméable)

Pontien Sables, graviers et grès 2ème nappe des sables (Continental terminal). Eocène Moyen Argiles lagunaires substratum Inférieur Dolomies et calcaires Nappe des calcaires Secondaire Crétacé Sénonien (Continental terminal). calcaire Sénonien Evaporites, argiles substratum lagunaire Cénomanien Argiles, marnes substratum Albien Sables et grès Nappe albienne (Continental intercalaire).

I – 5 - CADRE HYDROCLIMATOLOGIQUE :

I-5-1- INTRODUCTION :

L’objectif principal de toute étude hydroclimatique est l’établissement pour une période donnée un bilan hydrique dont les paramètres principaux nécessaires à son établissement sont : les précipitations et les températures.

Les données traitées intéressent la station Guemar sise à l’aéroport d’El Oued.

I-5-2- ETUDE DES PRECIPITATIONS :

Les caractéristiques de la station Guemar sont :

- Longitude (Greenwich) : 6° 53’ E. - Latitude : 33° 22’. - Altitude : 70 mètres. - Code ANRH : 13-04-09.

18 I-5-2-1- EVALUATION MENSUELLE DES PRECIPITATIONS :

I-5-2-1-1- Période 1913-1953 : (figure 14).

Levassor (1978) considère, lui, une hauteur annuelle moyenne de précipitations à El Oued de 75 mm/an basé sur les travaux de Dubief (1953) pour la période allant de 1913 – 1953. Les moyennes mensuelles des hauteurs de pluie sur une période de 40 ans sont portées sur le tableau n :

Mois J F M A M J J A S O N D Tot. Pmm 7 7 12 9 5 3 0 1 3 8 11 9 75

Figure 14 :Histogramme des précipitations moyennes mensuelles (1913-1953) à El Oued. Max 12

10

8

6

4

2 Précipitations en mm. Min 0 JFMAMJ JASOND Mois

I-5-2-1-2- Période 1975-1984 : (figure 15).

L’O.N.M. a publié un recueil de données climatologiques enregistrées à la station El Oued- Guemar sur une période de 10 ans. On constatera que la pluviométrie interannuelle moyenne est de 76 mm/an, ce qui confirme bien les informations précédentes.

Mois J F M A M J J A S O N D Tot. Pmm 11.9 14.3 11.5 9.1 5.1 1.3 0.2 1.1 2.2 5.8 10.9 2.2 76

figure 15 :Histogramme des précipitations moyennes mensuelles (1975-1984) à El Oued.

16

. 14 12 10 8 6

cipitations en mm 4

Pré 2 0 JFMAMJJASOND Mois 19 I-5-2-1-3- Période 1991-2001 : (figure 16).

C’est la période la plus récente, qu’on a recueillie au sein de l’O.N.M. (2002).

Mois J F M A M J J A S O N D Tot. Pmm 13.3 5.87 8.34 5.3 6.85 3.58 3.22 3.47 10.7 9.47 8.47 7.42 86

figure 16 :Histogramme des précipitations moyennes mensuelles (1991-2001) à El Oued.

14

12 . 10

8

6

cipitations en mm 4 é

Pr 2

0 JFMAMJJASOND Mois

I-5-2-2- VARIATIONS INTERANNUELLES DES PRECIPITATIONS A LA STATION D’EL OUED DE 1967 à 2001 :

D’après les valeurs résumées dans le tableau n° , la moyenne interannuelle des précipitations est de l’ordre de 72 mm. Le graphique établi à partir de ce tableau, montre une variabilité des précipitations dans le temps sur une période de 35 ans. La station d’El Oued a enregistré 18 années de précipitations supérieures à la moyenne et 17 années au-dessous de la moyenne ; L’interprétation du graphe, montre distinctement trois tranches de variations de précipitation selon qu’elles se situent en dessous ou au-dessus de la moyenne interannuelle.

variation interannuelle des précipitations de la station d'El Oued (1967-2001). PRECIPITATIONS.

160 MOYENNE 140 INTERANNUELLE . ) 120 m

(m 100 80 60 cipitations

é 40

Pr 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 Années 20 La tranche comprise entre 1967 – 1980 (entre 1 et 14) représente une période plus au moins sèche, la hauteur maximale évaluée à 117 mm, la deuxième tranche comprise entre 1980 – 1989 (entre 14 et 23), comprend le maximum de déficit pluviométrique qui est de l’ordre de 20.1 mm pour l’année 1989. La dernière partie du graphe, de 1989 à 2001 (entre 23 et 35), représente une période plus au moins humide avec un maximum observé en 1990 avec 160 mm.

D’après DUBIEF, 1963, les régimes des précipitations dans les régions sahariennes sont différents et ce selon les saisons ; durant l’été elles sont dues aux dépressions de mousson, en hiver leur provenance est due aux dépressions accompagnants la migration vers le sud des fronts polaires, alors que pendant la période intermédiaire, ces précipitations sont dues aux dépressions Soudano-Sahariennes du sud vers le nord.

I-5-2-3- ANALYSE STATISTIQUE :

Pour effectuer l’analyse statistique d’un phénomène aléatoire naturel et son ajustement a une loi de probabilité il faut :

a- Choisir le type fondamental de loi adopté à l’analyse ; b- Tenter les ajustements à un groupe de lois de type reconnu adéquat, en retenant le meilleur.

Dans ce cas précis, on a appliqué quatre types de lois d’ajustements aux valeurs de précipitations moyennes annuelles enregistrées à la station d’El Oued entre 1976 et 2001, à savoir : la loi Normale, Log-Normal, Gumbel et Racine carrée.

L’application est faite à l’aide du logiciel Hydrolab spécialisée dans le domaine.

I-5-2-3-1- LA DISTRIBUTION LOG-NORMALE (GALTON-GIBRAT) :

La formulation de la fonction de répartition de la loi Log-Normale qui fait le mieux le parallèle avec la loi de Gauss est :

u u 1 − F()x = ∫e 2 du 2π −∞

Avec u = alog()x − x0 + b 1 b L’équation d’Henry est de la forme log()x − x = u − 0 a a Tel que : a et b : coefficients d’ajustements.

x0 : paramètre de position . u : variable réduite de Gauss. L’équation de la droite d’Henry est : log x = 0.19u + 0.3

I-5-2-3-2- LA DISTRIBUTION DE GUMBEL :

Elle est appelée aussi Loi des valeurs extrêmes, sa fonction est la suivante :

−u F()x = e−e 21 ()x − x avec : u = 0 , g est un paramètre d’échelle qui représente la pente de la droite g d’ajustement (gradex), c’est à dire le gradient des valeurs extrêmes. Dans notre cas g=25.22 et xo = 57.45.

I-5-2-3-3- LA DISTRIBUTION DE GAUSS OU LOI NORMALE :

La fonction de répartition est donné par :

u ()x−m 1 − F()x = ∫e 2σ dx σ 2π −∞

Avec : σ : L’écart type des précipitations. m : la moyenne. x : variable aléatoire à étudier. u : variable centré réduite de Gauss. ()x − m u = σ

L’équation d’Henry s’écrit : x = 72 + 32.33u

I-5-2-3-4- LA DISTRIBUTION DE RACINE CARREE :

L’équation d’Henry est de la forme suivante :

Z = z + σ 2u

Avec : z : moyenne des racines carrées des valeurs de précipitations ;

σ 2 : l’écart type des racines carrées des précipitations.

On aura alors l’équation : Z = 8.26 +1.97u

I-5-2-3-5- TEST DE VALIDATION :

On a appliqué le test de Kolmogorov-Smirnov à l’aide du logiciel de statistique SPSS, la loi requise est la loi Normale avec une signification asymptotique de 0.922.

22 I-5-3- ETUDE DES TEMPERATURES :

La région se caractérise par des écarts de températures, aussi bien à l’échelle diurne qu’à l’échelle mensuelle, pouvant atteindre parfois 21 °C.

I-5-3-1- Période 1913-1938 d’après B. SELTZER : (figure 17).

Mois J F M A M J J A S O N D Moy. T°C 10.9 13.3 16.8 21 25.2 30.3 35 32.7 29.2 22.8 16.3 21.4 23

figure 17: Histogramme des températures moyennes mensuelles (1913-1938) à El Oued.

35

. 30 °C 25 20

atures en 15 r é 10

Temp 5 0 JFMAMJJASOND Mois

I-5-3-2- Période 1967-1992 d’après O.N.M. : (figure 18).

Mois J F M A M J J A S O N D Moy. T°C 9.3 12.8 15.9 19.8 24.7 29.3 32.2 32.4 28.1 21.7 15.2 10.8 21

figure 18 : Histogramme des températures moyennes mensuelles (1967-1992) à El Oued.

35

. 30

°C 25 20 15 rature en 10

Tempé 5 0 JFMAMJJASOND Mois

23 I-5-3-3- Période 1991-2001 d’après O.N.M. : (figure 19).

Mois J F M A M J J A S O N D Tot. T°C 10.62 12.78 16.97 20.48 26.34 31.01 33.7 33.84 29.12 23.10 16.19 11.62 22.15

figure 19:Histogramme des températures moyennes mensuelles (1991-2001) à El Oued.

35

30

. 25 °C 20

15 ratures en é 10 Temp 5

0 J FMAMJ J ASOND Mois

I-5-4- DEFICIT D’ECOULEMENT :

On regroupe sous le terme d’évapotranspiration ou déficit d’écoulement, l’ensemble des phénomènes physiques et biologiques qui restituent l’humidité des sols pour l’atmosphère. Il convient à distinguer : l’évapotranspiration potentielle et l’évapotranspiration réelle.

I-5-4-1-L’évapotranspiration potentielle (ETP) :

Résultant des effets de l’évaporation et de la transpiration végétale d’un sol et de son tapis végétal quand les besoins en eau sont constamment satisfaits, c’est à dire quand le sol est maintenu dans un état de constante saturation.

I-5-4-1-1-Formules empiriques :

De nombreux auteurs ont établi des formules empiriques donnant une approximation de l’ETP à partir de paramètres climatiques facilement accessibles.

I-5-4-1-1-1-Formule de THORNTHWAITE :

C’est une des plus anciennes formules mises au point, elle reste très employée en hydrologie car sa résolution ne nécessite que la connaissance de la température moyenne, un facteur correctif (K) prend en compte la durée du jour ; il est lu sur des tables qui donnent sa valeur en fonction de la latitude et du mois considéré.

a 10t  Elle est exprimée par la relation : ETP = 1.6  = Kt a  I 

- ETP : Evapotranspiration potentielle mensuelle, en cm. - t : Température moyenne mensuelle en °C. 12 - I : Indice thermique annuel : I = ∑ i i =1 24

1.514  t  - i : Indice thermique mensuel avec i  avec t : température moyenne mensuelle °C.  5  - K : Facteur de correction. - a : constante, a = 6.7510−7 I 3 − 7.7110−5 I 2 +1.7910−2 I + 0.492 pour SERRA : I a = 1.6 + 0.5 100

Param. Température Indice ETP moyen Facteur de ETP moyen mensuelle moyenne thermique non corrigée correction corrigée en mm. mensuelle en mensuel (i) en mm. k. Mois °C. en °C. Janvier 10.62 3.13 13.7 0.88 12 Février 12.78 4.14 20.9 0.85 17.7 Mars 16.97 6.36 40.4 1.03 41.6 Avril 20.48 8.46 62.4 1 62.4 Mai 26.34 12.37 111.5 1.2 133.8 Juin 31.01 15.84 162.6 1.2 195.1 Juillet 33.70 17.97 197.1 1.22 240.5 Août 33.84 18.08 199 1.16 230.8 Septembre 29.12 14.41 140.6 1.03 144.8 Octobre 23.10 3.05 82.4 0.07 5.8 Novembre 16.19 5.92 36.2 0.87 31.5 Décembre 11.62 3.58 16.8 0.86 14.4 22.15 113.31 1130.4 Année

Tableau 4 : Valeurs de l’évapotranspiration potentielle d’après la formule de THORNTHWAITE (station d’El Oued).

I-5-4-2-L’évapotranspiration réelle (ETR) :

Résultant des mêmes facteurs physico-biologiques que l’ETP sur un sol et sa couverture, soumis à une alimentation par un régime pluviométrique naturel, qui, particulièrement en zone arides, limite le processus aux disponibilités en eau du sol et des végétaux.

I-5-4-2-1-FORMULE DE TURC :

Cette formule est définie par l’équation suivante :

P ETR()mm = P2 0.9 + L2

ETR : Evapotranspiration réelle en mm. P : Précipitations moyenne annuelle en mm. L : Pouvoir évaporant avec L = 300 + 25 T + 0.05 T3 25 T : Température moyenne annuelle en °C.

Application : L = 1397.11 ETR = 90.47 mm.

Remarque :

On remarque que l’ETR obtenue par l’application de la formule de TURC est exagère car ETR est supérieur aux P, ce qui ne correspond pas réellement aux observations que l’on peut faire sur le terrain, en faite ce calcule doit se faire sur la période ou il pleut et a tenir compte de la durée de la pluie.

I-5-4-2-2-FORMULE DE WUNDT :

WUNDT a établi un abaque, modifié par COUTAGNE, permet afin d’obtenir une valeur du déficit d’écoulement en fonction de la température moyenne annuelle et des précipitations. Sur cet abaque sont reportées en abscisse les températures moyennes annuelles, et en ordonnées les précipitations moyennes annuelles, et par lecture sur cet abaque on obtient le déficit d’écoulement correspondant à la station d’El Oued. Son application nous donne : déficit d’écoulement inférieur à 200 mm / an. Et un quotient d’écoulement nettement inférieur à 10 %.

I-5-4-2-3-FORMULE DE COUTAGNE :

Le déficit d’écoulement déduit de la hauteur moyenne des précipitations et de la température moyenne annuelle est donné par la relation :

D = P − λP2 D : Déficit d’écoulement (en mètre / an). P : Précipitations moyenne annuelle (en mètre / an). T : Température moyenne annuelle (en °C).

1 Le paramètre λ a pour expression : λ = ()0.8 + 0.14T

1 1 La méthode n’est pas applicable que pour P compris entre et . 8λ 2λ Dans notre cas, les P sont inférieures à la limite inférieure donc cette formule est par conséquent inadaptée à ce type de climat.

I-5-5- APPROCHE DU BILAN HYDRIQUE :

Le calcul du bilan d’après la méthode de THORNTHWAITE fait intervenir l’évapotranspiration potentielle et la pluviométrie, le principe est le suivant :

- lorsque P ≥ ETP : L’ETR sera égale à l’ETP ; - lorsque P< ETP : L’ETR sera égale à l’ETP aussi longtemps que les réserves en eau du sol seront capables d’équilibrer la balance au-delà il y’aura déficit.

26 Thornthwaite, dans ces calculs utilise une valeur moyenne de la réserve utile (RU) égale à 100mm mais dans notre cas (région saharienne) on prend RU égale à 50 mm (d’après les agronomes de l’Institut National d’Agronomie d’Alger).

Application :

P en ETP en Variatio RU en ETR en Déficit mm. mm. n de mm. mm. en mm. réserve. Janvier 13.31 12 1.31 1.31 12 Février 5.87 17.7 -11.83 0 7.18 10.52 Mars 8.34 41.6 -33.26 0 8.34 33.26 Avril 5.3 62.4 -57.1 0 5.3 57.1 Mai 6.85 133.8 -126.95 0 6.85 126.95 Juin 3.58 195.1 -191.52 0 3.58 191.52 Juillet 3.22 240.5 -237.28 0 3.22 237.28 Août 3.47 230.8 -227.33 0 3.47 227.33 Septembre 10.71 144.8 -134.09 0 10.71 134.09 Octobre 9.47 5.8 +3.67 3.67 5.8 Novembre 8.47 31.5 -23.03 0 12.14 19.36 Décembre 7.42 14.4 -6.98 0 7.42 6.98 Année 86.01 1130.4 86.01 1044.39

Tableau 5 :Bilan de THORNTHWAITE (station d’El Oued-Guemar).

Le déficit annuel est de 1044.39 mm, atteint son maximum au mois de juillet avec 237.28 mm Il nous donne une approximation des besoins en eau d’irrigation des cultures, vu que cette formule (Thornthwaite) aurait tendance à sous estimer les fortes ETP, particulièrement en zone aride et semi-aride, où elle ne tient pas compte de l’accentuation de l’ETP due aux phénomènes advectifs.

I-5-6- AUTRES VALEURS DE L’ETR ET DE L’ETP :

1- L’évapotranspiration moyenne annuelle à El Oued d’après DUBOST, 1992 oscille entre 1700 et 2000 mm / an. 2- Le rapport établi par BNEDER en 1992 regroupe différentes valeurs d’évapotranspiration obtenues chacune au moyen d’une méthode distincte, ce sont : - D’après la formule de PENMAN modifiée, l’évapotranspiration à El Oued s’élève à 2819 mm/an. - Selon un logiciel de la FAO appliqué à des cultures de palmiers dattiers, l’évapotranspiration est de 3023 mm/an pour ce type de plantation. 3- BNEDER EN 1993 : formule de PENMAN modifié donne une valeur de l’évapotranspiration de l’ordre de 2740 mm/an. 4- Le rapport de l’ANRH en 1992 donne les valeurs suivantes : - selon le formule de TURC, l’ETR = 77.4 mm/an ; - selon la formule de Thornthwaite, l’ETP = 76.6 mm/an ; - selon la formule de SERRA, l’ET moyenne à El Oued s’élève à un total de 1518 mm/an.

27 Remarque :

On remarque que les différentes formules mathématiques appliquées pour déterminer l’évapotranspiration, ces formules s’avèrent cependant totalement inadaptées aux conditions climatiques du Bas Sahara algérien.

I-5-7- IDENTIFICATION DU CLIMAT :

I-5-7-1-DIAGRAMME DE GAUSSEN ET BAGNOULS : (figure 20).

Pour Bagnouls et Gaussen, un mois sec est celui ou le total des précipitations (mm) est égal ou inférieur au double de la température moyenne (°C) : P = 2 T. Cette relation permet : - d’établir des diagrammes pluviométriques, figure n° , sur lesquels les températures sont portées à l’échelle double des précipitations ; - de préciser les périodes humides et les périodes sèches : - si la courbe des températures passe au-dessus de la courbe des précipitations, tous les mois de cette période sont secs ; - si la courbe des précipitations passe au-dessus de la courbe des températures, tous les mois de cette période sont humides.

Remarque : Lorsque les courbes se croisent les besoins en eau sont satisfaits.

Mois J F M A M J J A S O N D T°C 10.62 12.78 16.97 20.48 26.34 31.01 33.70 33.84 29.12 23.10 16.19 11.62 P mm 13.31 5.87 8.34 5.30 6.85 3.58 3.22 3.47 10.71 9.47 8.47 7.42

figure 20 : Courbe Ombrothermique (station d'El Oued, 1991-2001).

80 Saison sèche. 70 60 50 Précipitations 40 Températures 30 20 10 0 JFMAMJJASOND Mois

On remarque bien sur le graphe, que notre région est caractérisée par une période sèche.

28 I-5-7-2-INDICE DE DEMARTONNE (1923) :

L’utilisation de cet indice climatique permet de définir le type de climat de la région. Indice d’aridité annuel (I) : DEMARTONNE (1923) a défini un indice d’aridité annuel donné par la relation : P I = ()T +10 Si : 20< I < 30 : climat tempéré Si : 10 < I < 20 : climat semi tempéré Si : 7.5 < I < 10 : climat steppique. Où : I : indice d’aridité annuel. Application : Pour P = 86.01 mm et T = 22.15 °C : I = 2.67 (climat aride). Indice d’aridité mensuel : Pour préciser cette notion d’aridité, on utilise l’indice d’aridité mensuel, donné par la relation :

12P i = Avec i : indice d’aridité mensuel. (t +10)

Mois J F M A M J J A S O N D i 7.75 3.09 3.71 2.08 2.26 1.38 0.88 0.95 3.28 3.43 3.88 4.12

Tableau 6 : Indice d’aridité mensuel à El oued.

Entre 0 et 5 : Hyperaridité (aréisme) pour le reste de l’année ; Entre 5 et 10 : Régime désertique, écoulement temporaire, drainage inférieur (enréisme) : Janvier.

I-5-7-3- INDICE PLUVIOMETRIQUE DE P. MORAL 1964 :

Paul MORAL a proposé, pour le calcul de l’indice pluviométrique la formule suivante :

P Im =  t 2     − t + 20 10  

Où : Im est l’indice pluviométrique annuel, lorsque Im = I celui-ci indique la limite entre l’humidité et la sécheresse, or ici Im = 0.183, donc nous avons un climat hyperaride.

I-5-7-4-CLIMAGRAMME DE L. EMBERGER :

L’indice de L. EMBERGER est donné par la relation suivante : P10+3 Q = 2  m   M + ()M − m  2 

Où : - P : précipitation moyenne annuelle. - M : moyenne des températures maximales du mois le plus chaud (°K). - m : moyenne des températures minimales du mois le plus froid (°k). 29 Application :

P=86.01 mm, T=22.15 °C, M=309.26°K, m=281.56°K, nous donne Q2 = 6.9.

Après calcul, nous reportons cette valeur sur le climagramme de L. Emberger, nous en déduisons que la station d’El Oued – Guemar est située dans un milieu climatique saharien à hiver chaud.

I-7-5-5-LES VENTS :

D’après les observations de cette station, les vents du secteur Est Nord-est prédominent, puis à un degré moindre ceux de direction ouest et sud-ouest, caractérisés par des températures très élevées (SIROCCO).

Généralement c’est au printemps que les vents sont les plus forts (période de pollinisations des palmiers) ils sont chargés de sables éoliens donnant au ciel une teinte jaune, et peuvent durer jusqu’à 3 jours consécutifs, avec une vitesse allant de 40 – 50 Km / heure.

I-7-5-6-INSOLATION :

On appelle insolation ou radiation solaire globale la période durant laquelle le soleil peut briller ; on la détermine par des mesures directes ou par dépouillement des bandes héliographiques. Au niveau de la station d’El Oued, nous possédons une série de données de 1992 à 2001. - la durée moyenne d’insolation annuelle est de 284.42 heures ; - le maximum est enregistré en juillet avec 362.75 heures ; - le minimum apparaît en janvier avec 231 heures.

Ce qui ressort de ce tableau est une durée de six (06) mois d’ensoleillement de mars à août où la moyenne est supérieure à 284.42 heures (moyenne d’insolation annuelle). En saison froide la durée moyenne d’ensoleillement ne descend jamais en dessous de 230 heures.

Mois J F M A M J J A S O N D Moy. Ins. 231 244.62 286.12 295 318.37 322.37 362.75 341.25 267 263.25 232.37 239 284.42

Tableau 7 : Durée moyenne d’insolation (heures) à la station d’El Oued (1992-2001)

figure 21 : Variation de la durée moyenne mensuelle d'ensoleillement en heures (1993-2001) à la station d'El Oued.

400 300 200

en heures 100 0 Ensoleillement total J FMAMJ JASOND Mois 30 I-7-5-7-HUMIDITE RELATIVE OU ETAT HYGROMETRIQUE DE L’ATMOSPHERE :

C’est le rapport exprimé en pourcentage de la tension de vapeur observée à la tension maximale correspondant à la température (t°. ).

Mois J F M A M J J A S O N D Moy. Hum 67.14 55.49 52.2 43.92 39.83 35.13 33.37 33.84 47.3 53.65 60.78 66.8 49.12 %

Tableau 8 : Humidité moyenne mensuelle (%) à la station d’El Oued ( 1991-2001).

- Le mois le plus humide est le mois de janvier (Hmoy. = 67.14%). - Le mois le moins humide est le mois de juillet (Hmoy. =33.37%). - L’humidité moyenne annuelle est de l’ordre de 49.12%.

figure 22 : Variation de l'humidité relative moyenne mensuelle en % (1991-2001) à la station d'El Oued.

80

60

é relative 40

20 moyenne (%)

Humidit 0 JFMAMJJASOND Mois

I-7-5-8-EVAPORATION :

L’évaporation est assimilée au pouvoir évaporant de l’atmosphère, mesurée sous abri à l’aide d’un évaporométre Piche.

Mois J F M A M J J A S O N D Moy. Eva. 77.6 100.2 138 198 249.4 267.2 317.4 290.7 210.8 154.6 106.1 82.2 182.68

Tableau 9 : Evaporation moyenne mensuelle à la station d’El Oued (1992-2001).

- La moyenne annuelle est de 182.62 mm ; - Le total annuel est de l’ordre de 2192.2 mm ; - L’intensité de l’évaporation est marquée par des moyennes mensuelles supérieures à la moyenne annuelle durant les mois : Avril, Juin, Juillet et Septembre, soit la moitié de l'année, pour les six mois restant, les moyennes mensuelles sont inférieures à 182.68 mm. 31 L’évaporation est très élevée en saison chaude avec un maximum se localisé au mois de décembre avec 82.2 mm.

figure 23 :Variation de l'évaporation moyenne mensuelle en mm (1992-2001) à la station d'El Oued.

400 300 200 100 0 Evaporation (mm) JFMAMJ JASOND Mois

I-7-6- CONCLUSION :

Le climat est de type saharien, caractérisé par un été chaud et sec et un hiver plutôt doux. La région du Souf est caractérisée par l’irrégularité et la faiblesse de ses précipitations (écart- type des précipitations est de 33 mm), les précipitations moyennes annuelles pour la période 1967 – 2001 sont de 72 mm. L’analyse statistique des précipitations moyennes inter annuelles (1967-2001) nous a permis d’aboutir à un meilleur ajustement avec la loi Normale (72, 32.33). La température moyenne est de 22 °C pour la période (1967-2001), avec un maximum de 33.84 °C au mois d’août et un minimum au mois de janvier 9.3 °C. L’évapotranspiration potentielle calculée par la formule de Thornthwaite nous donne 1130 mm pour la période (1991-2001), l’évapotranspiration réelle est de 86 mm pour la même période. Ces résultats sont loin de la réalité car elles sont basées sur des formules empiriques inadaptées à notre région. Le déficit annuel est de 1044 mm. La durée moyenne d’insolation annuelle est de 284.42 heures avec un maximum enregistré en juillet 363 heures et un minimum en janvier avec 231 heures (1992-2001). L’évaporation moyenne annuelle est de 183 mm avec un maximum au mois de juillet 317 mm (1992-2001). L’humidité relative moyenne annuelle est de 49.12 % avec 67.14% au mois de janvier et 33.37 % en Juillet. Les vents sont de direction Est nord-est avec une vitesse pouvant atteindre 50 Km / h.

32

II- CARTOGRAPHIE AUTOMATIQUES DES PARAMETRES HYDROGEOLOGIQUES PAR UNE APPROCHE GEOSTATISTIQUE :

Cette partie est consacré essentiellement à la géostatistique, qui est devenu une approche indispensable pour la cartographie automatique et la modélisation. Nous avons présenté ce chapitre en trois ensembles : - le premier est basé sur l’étude du réseau de surveillance et notions sur les logiciels géostatistiques utilisés ; - le second est consacré à la théorie des variables régionalisées ; - le troisième représente notre travail proprement dit, qui consiste à mettre au point l’application de la géostatistique aux différents paramètres hydrogéologiques de la vallée du Souf : statistique, variographie, Krigeage pour la cartographie et leurs interprétations.

II-1- RESEAU DE SURVEILLANCE ET NOTIONS DE LOGICIELS GEOSTATISTIQUES :

II-1-1- RESEAU DE SURVEILLANCE : (carte 2).

En 1993, un réseau de surveillance est mis en place. Il comprenait à l’origine 152 points ( 112 puits « P » et 40 piézomètres « H ») couvrant la zone d’étude à raison d’un point tous les 3 à 5 Kilomètres le long des axes routiers, 5 à 20 Km entre ces points. Il a été régulièrement contrôlé par l’ANRH. En septembre 2001, 104 points de mesures sont encore opérationnels dont 83 des 112 puits et 21 des 40 piézomètres. Les observations faites sur ce réseau donne un aperçu général des caractéristiques de la nappe phréatique, mais ne permet pas de mettre en évidence le phénomène de remontée de la nappe phréatique et ce par manque de points de mesures dans les zones touchées par ce phénomène et en particulier au niveau des agglomérations. Pour y remédier, 107 nouveaux points d’eau ont été implantés ont comme symbole la lettre : « G », 69 dans le couloir Ogla-Kouinine, 9 dans les environs de Z’Goum, 7 dans la zone de rejet et 22 répartis dans les autres agglomérations principales, au niveau des zones qui ont subit une montée de la nappe. Ils comprend essentiellement des puits améliorés, implantés dans des lieux publics, principalement des écoles et lycées, plus rarement des puits privés. La troisième et dernière campagne de mesures hydrogéologiques BG-HPO, réalisée du 20 Avril au 16 mai 2002, fait suite aux missions hydrogéologiques BG-HPO d’avril 2001 et septembre 2001, soit une année après la première mission et 6 mois après la deuxième mission. Le réseau de surveillance comprend 271 points (109 nouveaux points « G », 112 puits du réseau ANRH « H » et 40 piézomètres du réseau de surveillance ANRH « P ». Par rapport à septembre 2001, les modifications qui apparaissent sont les suivantes :

- deux nouveaux points ont été introduits dans le réseau de surveillance ; le G108 et G109. - le nivellement de 37 nouveaux points ; G008, G009 et G075 à G109. - les puits G017, G022, G083, G093, H041, H104 et le piézomètre P10 sont bouchés. - les puits G048, G051, G100 et H112 ont une margelle supplémentaire. L’altitude du point de mesure a par conséquence, été modifiée. La profondeur de l’eau, pour les années précédentes à été modifiée pour être compatible avec la nouvelle altitude du point de mesure ? - le puits H074 a été muni d’une sonde. - le puits H012, sec en septembre 2001 était opérationnel en 2002. 33

- les puits G104, G107 et H010 sont exploités alors qu’ils ne l’étaient pas en septembre 2001. - les puits G001, G003, G028, G033, G063, G073, G109, H031 et H076 ne sont plus exploités. Lors de la dernière campagne hydrogéologique, sur les 271 points du réseau de surveillance : - 50 sont bouchés (7 nouveaux points, 24 puits du réseau ANRH et 19 piézomètres). - 1 piézomètre est inaccessible pour des raisons de sécurité (P033). - 1 est cadenassé (P020) ; le propriétaire n’a pas pu être localise. - 2 puits sans accès à la sonde, avec la pompe à l’arrêt (G066, H099).

II-1-1-1-TRANSFORMATION DE COORDONNEE :

Les coordonnées des nouveaux points des deux campagne (septembre 2001 et avril 2002) sont en UTM (Clarke, 1880), à l’aide du programme Coord 4 sous MS-DOS, on a pu les transformer en Km en tenant compte du numéro de fuseau (Oued Souf) pour faciliter la tache et avoir des fichiers de données de même unité.

II-1-1-1-1-LES NOUVEAUX POINTS (CAMPAGNE SEPTEMBRE 2001) :

N° point d’eau X UTM Y UTM X Km Y Km G001 310468 3679894 897.283 301.899 G002 308788 3682814 895.434 304.690 G003 307984 3682178 894.659 304.011 G004 308329 3682333 895.015 304.180 G005 306429 3684821 892.951 306.562 G006 306789 3686188 893.232 307.929 G007 304518 3689385 890.778 310.005 G010 297600 3697130 883.401 318.292 G011 298026 3697163 883.837 318.371 G012 298808 3697410 884.602 318.648 G013 298452 3698708 884.164 319.925 G014 298475 3698245 884.208 319.464 G015 293534 3701305 879.111 322.223 G016 293111 3701949 878.647 322.852 G017 305535 3702760 890.989 324.389 G018 305391 3703484 890.804 325.122 G019 306540 3703492 891.938 325.198 G021 304824 3703550 890.234 325.160 G022 306358 3703850 891.744 325.530 G023 305065 3704247 890.439 325.847 G024 293997 3705520 879.307 326.453 G025 293673 3705814 878.961 326.716 G026 297337 3705958 882.613 327.106 G027 296491 3706530 881.740 327.627 G028 296380 3706537 881.611 327.682 G029 308330 3680619 895.110 302.489 G030 308676 3679649 895.512 301.519 G031 309958 3681600 896.671 303.569 G032 309311 3683531 895.921 305.450 G033 308644 3683997 895.232 305.853 G034 308355 3682409 895.037 304.273 G035 304938 3684541 891.490 306.195 34

G036 304819 3684479 891.363 306.128 G037 303666 3689185 889.935 310.755 G038 303712 3688314 890.048 309.866 G039 303290 3689515 889.535 311.047 G040 306223 3705464 891.497 327.153 G041 305654 3706701 890.856 328.329 G042 304387 3705778 889.655 327.356 G043 308687 3708519 893.771 330.327 G044 308399 3709610 893.416 331.423 G045 309858 3709907 894.873 331.790 G046 293438 3696539 879.176 319.236 G047 293399 3698327 879.150 319.235 G048 295656 3705477 880.957 326.517 G049 295133 3705503 880.442 326.497 G050 295075 3705087 880.406 326.095 G051 295538 3707112 880.739 328.142 G052 296252 3707430 881.447 328.509 G053 295318 3708213 880.464 329.210 G054 294956 3708973 880.047 329.964 G055 297918 3697871 883.680 319.074 G056 297570 3697925 883.318 319.090 G057 315037 3716349 899.656 338.521 G058 314103 3715428 898.767 337.559 G059 308023 3713950 892.803 335.713 G060 307953 3715363 892.643 337.124 G061 310021 3697963 895.746 319.898 G062 307805 3699023 893.484 320.823 G063 291346 3678940 878.253 299.784 G064 290826 3681357 877.590 302.162 G065 287087 3676690 874.153 297.283 G066 286411 3674936 873.575 295.473 G067 299448 3695024 885.367 326.305 G068 301895 3695684 887.792 317.111 G069 299690 3693244 885.721 314.562 G070 301419 3692778 887.468 314.201 G071 288714 3716791 873.358 337.378 G072 287889 3715392 872.613 335.932 G073 286912 3715464 871.632 335.956 G074 301400 3714132 886.179 335.508

Tableau 10 : transformation de coordonnée des nouveaux points (campagne septembre 2001)

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II-1-1-1-2- LES NOUVEAUX POINTS (CAMPAGNE AVRIL 2002) :

N° point d’eau X UTM Y UTM X Km Y Km G075 305162 3687041 891.570 308.694 G076 304562 3686871 890.983 308.486 G0 77 303607 3687084 890.020 308.632 G078 296640 3702257 882.141 323.359 G079 296806 3701317 882.358 322.443 G080 297569 3699309 883.237 320.474 G081 297997 3691880 884.124 313.081 G082 299367 3692865 885.427 314.150 G085 302610 3697346 888.395 318.830 G086 302309 3692785 888.371 314.268 G087 302060 3690800 888.244 312.259 G088 299153 3696069 885.016 317.339 G089 299643 3694196 885.631 315.514 G090 294969 3691399 881.123 312.439 G091 297481 3692167 883.597 313.338 G092 301197 3694475 887.168 315.884 G094 303183 3690524 889.365 312.057 G095 304137 3689207 890.398 310.805 G099 302166 3693171 888.202 314.631 G101 299737 3696031 885.611 317.332 G102 301973 3694063 887.959 315.515 G103 302898 3692985 888.932 314.475 G105 302868 3698565 888.579 320.039 G106 303098 3698195 888.825 319.710 G108 306526 3696821 892.337 318.526 G109 302559 3698128 888.287 319.596

Tableau 11 : transformation de coordonnée des nouveaux points (campagne avril 2002)

II-1-2- LES LOGICIELS UTILISES EN GEOSTATISTIQUE :

II-1-2-1- GEO-EAS (version 1.2.1) : Geostatistical Environmental Assessment (Software): II-1-2-1-1-LES PROGRAMMES DU LOGICIEL GEO-EAS :

II-1-2-1-1-1-DATAPREP:

- Assurer la préparation des données et manipulation des fichiers pour les fichiers de données GEO-EAS. - Le menu du fichier des opérations assure les fonctions suivantes : fusionner, compresser, extraire une rangée ou extraire une colonne et le classement aussi. - Le fichier DOS utilities permet l’accès aux commandes du DOS.

II-1-2-1-1-2-TRANS :

- Assurer plusieurs transformations arithmétiques pour les variables dans GEO-EAS. - Les transformations sont limitées aux simples opérations. Les opérations complexes doivent être devisées en simple opérations, parallèlement les variables peuvent être crées et effacées pour accomplir cette tache. 36

II-1-2-1-1-3-STAT 1 :

- Il produit les statistiques univariables et graphes pour les variables du fichier de donnée dans GEO-EAS. - Les statistiques univariables doivent être traités pour chaque variable du fichier de donnée d’entrée. - Transformation logarithmique. - La variable « Weighting Factor » doit être sélectionnée, pour les statistiques de poids. - Les histogrammes ou diagrammes de probabilité peuvent être tracés, visionnés et imprimés. - La liste des valeurs de données et les commandes de statistique doit être visionnées. - Un rapport de statistique pour chaque variable du fichier est créé. Préfixe du fichier : çgeoeasç

II-1-2-1-1-4-SCATTER :

- Produit les diagrammes de dispersions de la variable. - L’option Log assure les diagrammes log et semi-log. - L’option régression assure les régressions linéaires et coefficients. - L’échelle est calculée automatiquement. - Le tirage de diagramme peut être obtenu par : dat matrix printer.

II-1-2-1-1-5-PREVAR :

- Produit les couples (pair comparaison files : PCF) utilisés par le programme VARIO dans GEO-EAS. Le fichier de donnée doit être utilisé comme fichier d’entrée. - Distances, directions et pointeurs de couple sont traités pour tous les couples dans : Input data file (fichier de données d’entrés) et écrit sous un fichier avec extension . PCF

II-1-2-1-1-6-VARIO :

- Il traite et affiche les variogrammes. Les données sont lue sur le fichier . PCF produit par le programme PREVAR. - Le fichier . PCF contient les distances, directions pour chaque couple (2 dimensions) de points. - Une certaine tolérance doit être donnée pour les directions et l’intervalle des distances. - Les variogrammes et les diagrammes peuvent être affichés. - Les résultats des clases doivent être examinés sur la liste des valeurs des couples. - Le variogramme doit être calé par un modèle théorique (4 types de modèle à choisir). - Les résultats doivent être enregistrés sur un fichier GEO-EAS pour l’analyse.

II-1-2-1-1-7-XVALID :

- Utilisé pour la validation des paramètres pour le programme KRIGE de GEO-EAS. - L’option Log assure Krigeage log. - Un paramètre pour krigeage doit être choisit au préalable. - Les statistiques descriptives sont assurées pour l’observation des valeurs et leurs estimations. - Graphes affichés pour l’évaluation des résultats. - Les résultats sont sauvegardés pour d’autres analyses.

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II-1-2-1-1-8-KRIGE :

- Utilisé pour l’estimation à deux dimensions pour une ou plusieurs variables. - Une grille de 100 x 100 mailles pour krigeage. - Au dessus de 10 variables, on doit kriger sur chaque maille ou point. - L’air du krigeage doit être réglementée en utilisant le polygone « Boundary File ». - L’estimation (Std Dev) est mémorisée sur le fichier . grd - La cartographie est produite par le fichier . grd en utilisant CONREC.

II-1-2-1-1-9-CONREC :

- C’est pour la cartographie de variables sur une grille GEO-EAS.

II-1-2-2- VARIOWIN (SOFTWARE FOR SPATIAL DATA ANALYSIS IN 2 D) :

II-1-2-2-1-LES PROGRAMMES DU LOGICIEL VARIOWIN :

II-1-2-2-1-1-PREVAR2D :

- La construction des fichiers .PCF (Calcul du nombre de couples).

II-1-2-2-1-2-VARIO2D with PCF :

- C’est la variographie (exploration) c'est-à-dire : carte de positionnement des points, variogramme de surface, variogramme directionnel. - En anglais Pair Comparaison File (PCF) est le nombre de couple :

PCF = [(Nombre d’échantillon) – (Nombre d’échantillon – 1)] / 2

II-1-2-2-1-3-MODEL :

- On ajuste notre variogramme expérimental obtenu par le VARIO2D à un modèle (sphérique, exponentiel, gaussien et puissance (linéaire est de puissance 1). - Affichage d’un nombre appelé I. G. F. au fur et à mesure qu’on change les paramètres du modèle (portée, rangée et la pépite).

II-1-2-2-1-4-GRID DISPALY :

- Extension du fichier est : . GRD - Dessiner les cartes.

II-1-2-3-COMPARAISON DES DEUX LOGICIELS :

Nous avons opté pour l’utilisation du Logiciel VARIOWIN pour plusieurs raisons :

- le Logiciel GEO-EAS ne peut pas ajuster un modèle sphérique. - Le logiciel GEO-EAS ne donne pas l’anisotropie. - L’ajustement est assuré par le programme XVALID qui tient compte de la moyenne des écarts qui varie entre 0 et 1, plus elle tend vers 1 plus l’on dit que l’ajustement est bon, mais cette fourchette de variation est faible pour bien estimer notre modèle.

Mais GEO-EAS a aussi des avantages par rapport à VARIOWIN, il donne la carte d’erreur (Z* - H) pour distinguer les valeurs sur estimées et les valeurs sous estimées en utilisant un 38 symbole plus : plus la taille du symbole est grande plus l’erreur est élevé, et peut faire aussi la transformation en logarithme des données si celles-ci suivent une loi log-normale.

Remarque :

Généralement les paramètres Hydrogéologiques (Hydrauliques, physico-chimiques, …) présentent une certaine linéarité puisque la stationnarité n’est jamais atteinte, on dit que ce phénomène montre une « trend » ou une « dérive », pour enlevé cette dérive qui est due généralement au sens de l’écoulement des eaux souterraines (avoir un sens préférentielle d’écoulement). Il existe plusieurs méthodes pour soustraire cette dérive qui sont :

• Calcul et ajustement par un polynôme, avec une variance qui tend vers l’infini (aucune transition) (programme VARIO90.FOR établi en fortran par B. KHAMMARI, 1990). • Modéliser la dérive puis calculer le variogramme des résidus. • Dans notre étude on a choisit de Kriger selon le sens perpendiculaire du sens de la dérive à l’aide du variogramme de surface (VARIOWIN) qui nous montre le sens d’isotropie. C’est pour cette raison que nous avons choisit d’utiliser ce logiciel, car tracer une carte sans soustraire la dérive, nous donne des cartes aberrantes qui n’ont rien avoir avec la réalité.

II-2- THEORIE DES VARIABLES REGIONALISEES :

Les variations d’une place à une autre de la plupart des propriétés observables à la surface de la terre sont souvent si erratiques et irrégulières qu’aucune fonction mathématique simple ne peut les décrire. Elles semblent même relever du pur hasard. La géostatistique a pour objet l’étude de tout phénomène quantitatif qui se développe de façon structurée dans l’espace et/ou le temps. Son but principal est l’estimation des valeurs à des points précis de l’espace à partir d’observations (mesures) faites à d’autres points. Il y a néanmoins dans la plupart des cas une structure, une tendance spatiale. La théorie des variables régionalisées, mise au point en 1965 par Georges Matheron (père de la géostatistique), Journet et Huijbregts (1978) et leurs applications aux problèmes de l’eau souterraine par Delhomme J. P. (1976-1978), H. Darricau-Beucher (1981), De Marsily (1986), Ahmed S. (1987). Elle prend pour hypothèse de départ que les phénomènes continus dans l’espace ont trois composantes : - une tendance générale, régionale, variations du 1er ordre, valable pour l’ensemble de la région d’étude ; - des variations locales, variations de second ordre, aléatoires mais corrélées spatialement ; - des variations résiduelles aléatoires et non corrélées, du bruit donc.

Il est nécessaire de rappeler quelques énoncés de base, pour permettre une meilleure compréhension. Selon J. P. DELHOMME (1976) : presque tous les paramètres hydrogéologiques et hydrologiques sont dites aléatoires à cause de la forte hétérogénéité des systèmes souterrains, mais ils montrent toujours une certaine corrélation spatiale et peuvent donc être considérés comme des variables régionalisées. En effet, presque toutes les variables descriptives du sous sol ou de l’atmosphère, donc intéressant le cycle de l’eau, peuvent être considérées comme des variables régionalisées. La géostatistique choisit de donner la priorité aux méthodes les plus souvent probabilistes et des processus stochastiques et, de mettre en évidence au travers du langage neutre des mathématiques, ce qui est commun à tous les traitements de données spatialisées, et le travail consiste en l’étude de jeux de données réelles, selon trois étapes : - Analyse : Approche critique des données disponibles, et évaluation de leur adéquation aux problèmes posés. 39

- Modélisation : l’échantillon brut n’est pas un objet manipulable en l’état par les outils mathématiques. Il faut donc convertir la donnée physique en être mathématique auquel pourra s’appliquer les constructions théoriques. - Synthèse : l’objet d’une étude Géostatistique appliquée est du domaine de la réalité physique. La géostatistique peut ainsi être présentée comme une extension de méthodes mathématiques classiques appliquées à toutes variables structurées (y compris variables multidimensionnelles) La géostatistique fournit un ensemble de méthodes statistiques qui décrivent l’autocorrélation spatiale des données de l’échantillon et les modélisent dans différents types de modèles spatiaux. Elle change l’approche méthodologique de l’échantillonnage en ce sens que les méthodes traditionnelles ne travaillent pas avec l’autocorrélation et que l’objectif est d’éviter la corrélation spatiale. Avec la géostatistique il y a donc moins de contraintes et amélioration de l’estimation des moyennes, et de la cartographie des phénomènes.

II-2-1-BASES FONDAMENTALES ;

II-2-1-1-NOTION DE VARIABLES REGIONALISEE (V. R.) :

Du point de vue mathématique, une variable régionalisée est simplement une fonction Z (x) donnant la valeur au point x de l’espace d’une caractéristique Z du phénomène étudiée (DELHOMME J. P. 1976).

II-2-1-2-BUT DE LA THEORIE DES VARIABLES REGIONALISEES :

C’est d’établir les bases théoriques permettant de rendre compte des caractéristiques structurales des phénomènes naturels sous une forme mathématique appropriée. De fournir des moyens pratiques afin de résoudre les divers problèmes d’estimation qui se posent à partir d’un échantillonnage fragmentaire (DELHOMME J. P. 1976).

II-2-1-3-INTERPRETATION PROBABILISTE :

Pour traiter une V. R., on utilise de façon commode à la fois sur le plan conceptuel et pratique la théorie probabiliste des Fonctions Aléatoires (F. A.). On interprète la V. R. comme une réalisation de fonction aléatoire, c’est-à-dire comme le résultat d’un tirage au sort dans un ensemble de fonctions (MATHERON G. 1965, 1970).

II-2-1-4-PROBLEME DE L’INFERENCE STATISTIQUE :

Pour appliquer les résultats de la théorie des F. A., il faut pouvoir reconstituer la loi de la F. A. en question, ou du moins ses premier moments, c’est-à-dire ce qu’on appelle l’inférence statistique. Ceci demande la connaissance d’un nombre suffisant de réalisations. On peut estimer alors les caractéristiques de la F. A. à l’aide de moyennes sur l’ensemble des différents événements. Or, de nombreux phénomènes naturels ont une existence unique, constituent un obstacle pour la démarche, l’inférence statistique requiert alors l’introduction d’hypothèses supplémentaires sur les F. A. permettant de lever cette embiguité, ces hypothèses sont : - l’hypothèse de stationnarité d’ordre 2 ; - l’hypothèse intrinsèque ; - l’hypothèse ergodicité.

40

II-2-2- IINFERENCE STATISTIQUE DANS LE CADRE DE L’HYPOTHESE INTRINSEQUE (MATHERON G., 1970) :

II-2-2-2-DEFINITION FONDAMENTALE :

On définit l’espérance mathématique d’une fonction aléatoire (F. A.) Z par :

∞ Ε()Ζ()χ = m(χ )= Ζp(Ζ)dΖ dans le cas d’une variable continue. ∫0

N Ε()Ζ()χ= m(χ )= ∑ΡηΖη n dans le cas discret. n=1

Où p (Z) représente la densité dans le cas discret de la probabilité de Z et Pη représente la probabilité de Zn.

La variance est définie par :

Var (Ζ()χ )= σ 2 = Ε[{}Ζ()χ − m()χ 2 ]

On définit encore la covariance entre 2 points χ 1 et χ2 par :

C ( χ1 , χ2 ) = E []{Ζ()χ1 − m()χ1 }{}Ζ()χ2 − m(χ2 )

II-2-2-2-1- STATIONNARITE D’ORDRE 2 :

Une F. A. est dite stationnaire si la loi de probabilité des valeurs prises par cette fonction en K points arbitraires est invariante par translation d’ensemble de ces points. D’après DELHOMME J. P., 1976 : un phénomène est appelé stationnaire s’il a une certaine homogénéité spatiale, de nature statistique, qui fait qu’il se répète lui-même en quelque sorte dans l’espace. On admettra en outre la propriété d’ergodicité qui fait que chaque réalisation particulière suffit à rendre compte de l’ensemble des réalisations éventuelles. L’inférence statistique est alors possible en remplaçant les moyennes, que l’on est normalement amené à faire sur l’ensemble des réalisations disponibles, par des moyennes spatiales sur l’unique réalisation. L’hypothèse de la stationnarité d’ordre 2 impose seulement aux 2 premiers moments de la loi d’être invariants par translation, c'est-à-dire que :

L’espérance mathématique soit une constante indépendante de x :

Ε[]Z()x = m()x = m

La covariance entre deux points x et y ne dépend pas séparément des deux points d’appui, mais seulement du vecteur xy .

Ε[]Z()x − m []Z()y − m = K()x − y

En particulier indépendante de x : 41

Ε[{Z()x − m}2 ]= var[]Z()x = K(0)

L’existence d’un gradient général d’écoulement dans un aquifère rend impossible une telle hypothèse (ou encore, selon la terminologie anglo-saxonne : une trend). GANDIN et l’école soviétique ont en recours à une formulation du Krigeage qui permettra de tenir compte de la présence de telles dérives (Krigeage universel).

II-2-2-2-2- HYPOTHESE INTRINSEQUE :

Pour cette hypothèse, on ne suppose plus l’existence des moments 1 et 2 de la fonction aléatoire Z(x), mais on considère par contre que les accroissements Zh ()x = Z(x + h)− Z(x), qui sont des fonctions aléatoires sont stationnaires d’ordre 2 satisfait automatiquement à l’hypothèse intrinsèque mais l’inverse n’est pas toujours vrai.

Ε[]Zh ()x = m()h = 0

var[]Zh ()x = 2γ (h) indépendant de x. On appelle γ (h) le demi variogramme ou simplement variogramme. D’après AHMED S., 1987 : la plupart des paramètres hydrogéologiques satisfait à l’hypothèse intrinsèque et donc le reste de la théorie sera présenté en utilisant le variogramme uniquement.

II-2-3-LE VARIOGRAMME

La nature n’est pas entièrement « aléatoire ». Deux observations situées l’une près de l’autre devraient, en moyenne, se ressembler davantage que deux observations éloignées.

Exemple

Soit trois localisations X 0 , X1 et X 2 que l’on promène dans le gisement. On mesure la teneur en chacun de ces points.

X1 X 0 X 2

La teneur au point X1 devrait ressembler plus (au moyenne) à celle observée en X 0 qu’à celle en X 2 .

On a peut-être intérêt à utiliser l’information contenue en X1 et X 2 pour fournir un meilleur estimé de X 0 que si l’on n’utilisait que X1 . Implicitement toutes les méthodes d’estimation reposent sur ce concept plus au moins défini. En géostatistique, on cherche à quantifier cette continuité préalablement à tout calcul effectué sur le gisement. Soit deux points x et x + h séparés d’une distance h.

x x + h

La teneur en x est une variable aléatoire Z(x). La teneur en x + h aussi, Z()x + h .

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La différence entre les valeurs prises par ces deux V.A. est Z(x)- Z(x + h). C’est également une V.A. dont on peut calculer la variance. Cette variance devrait être plus petite lorsque les points sont rapprochés (les valeurs se ressemblent plus en moyenne) et plus grande lorsque les points sont éloignés. On appelle variogramme la demi variance de cette différence, i.e.

γ ()x, x + h = 0.5var[]Z(x)− Z(xh)

Si on considère n localisations différentes x1, x2, ….., xn, la meilleure description que l’on puisse faire des n variables aléatoires Z(x1), Z(x2), ….., Z(xn) est d’établir la fonction de distribution conjointe (multi variable). Clairement, ceci n’est pas possible puisqu’on ne peut disposer généralement que d’une seule observation à chacun de ces n points. On pourrait formuler une hypothèse très forte du genre : le vecteur des V.A. suit une loi multinormale de moyennes et de variances-covariances spécifiées. Ceci serait beaucoup trop restrictif.

La géostatistique a des visées plus modestes. On veut estimer des paramètres statistiques à partir des données et non imposer un modèle à-priori qui aurait toutes les chances de s’avérer inadéquat. Les paramètres que l’on cherchera à estimer ne sont pas la fonction de distribution conjointe, ni même la fonction de distribution bivariable (i.e. les v.a. considérées deux à deux) mais simplement les deux premiers moments (moyenne, variance et covariance) des v.a. prises deux à deux. Même réduit à cela, on ne dispose toujours que d’une seule paire d’observations situées précisément aux points x et x+h. On ne peut donc estimer les paramètres statistiques sans formuler certaines hypothèses. Ces hypothèses ont uniquement pour but de permettre l’estimation des paramètres statistiques de notre modèle à partir des données. On les appelle hypothèses de stationnarité du second ordre ; elles visent essentiellement à « détacher » les deux premiers moments de localisations précises en permettant des translations des emplacements x et x+h. La covariance (et le variogramme) deviennent donc des fonctions dépendant uniquement de la distance séparant les points d’observation et non plus de leur localisation exacte.

II-2-3-1-HYPOTHESES DE BASE ET DEFINITION :

On suppose que : 1- l’espérance mathématique ne dépend pas de x,

Ε[]Z()x = m

ou L’espérance des écarts est zéro :

Ε[]Z()x − Z(x + h)= 0

2- La covariance entre Z(x) et Z(x + h) ne dépend que de h

Cov[Z()x ,Z(x + h)]= C(h); stationnarité du second ordre, C(h) est appelé fonction de covariance ou covariogramme.

ou Le variogramme γ (h) ne dépend pas de la localisation x , seulement de h (soit en module, soit en module et en direction).

43

1 i.e. var[Z()x − Z(x + h)]= γ (h) ; hypothèse intrinsèque (cette dernière hypothèse est 2 légèrement moins restrictive que la stationnarité du second ordre).

Evidemment, ces hypothèses supposent une certaine régularité, une certaine homogénéité.

La fonction la plus utilisée en géostatistique pour décrire la continuité d’une variable donnée est le variogramme, et ce surtout parce qu’elle est plus simple à estimer que la covariance (qui demande l’estimation préalable de l’espérance mathématique), mais également parce qu’elle permet d’accommoder les situations ou var[Z(x)] n’est pas définie.

Le variogramme théorique est défini comme :

1 1 γ ()h = var[]Z()x − Z(x + h)= Ε[]{}Z()x − Z(x + h)2 2 2 où x est le vecteur de coordonnées (1, 2 ou 3 coordonnées selon le cas) h est le vecteur distance.

Cette fonction, habituellement croissante en fonction de h , synthétise beaucoup d’informations concernant le comportement conjoint des variables aléatoires et concernant « la continuité » de la variable étudiée. Ainsi, pour les modèles de variogramme montrant un seuil, on a :

• Portée a : distance entre deux observations ne se ressemblent plus du tout en moyenne, elles ne sont plus liées (covariance nulle) linéairement. A cette distance, la valeur du variogramme correspond à la variance de la variable aléatoire. 2 • Palier : σ = C0 + C : variance de la v.a. var[]Z(x) Ecarts les plus grands, en moyenne entre deux v.a.

• Effet de pépite : C0 : variation à très courte échelle, erreurs de localisation, erreurs d’analyse et précision analytique.

Notes : Lorsque h = 0 on a :

1 γ ()0 = var{Z()x − Z()x }= 0 et non C 2 0

Par contre, Lim γ ε = C ε 0+ () 0

i.e. on a une discontinuité à l’origine du variogramme.

Parfois les variogrammes ne montrent pas de palier (dans ce cas, la covariance et la variance n’existent pas).

Lorsque les variogrammes montrent un palier alors on peut facilement établir le lien entre la valeur du variogramme pour la distance h et la covariance pour deux observations séparées de h.

44

1 1 γ ()h = var{}Z()x − Z(x + h)= []var()Z()x + var()Z(x + h)− 2Cov()Z()x ,Z(x + h)= 2 2 = σ 2 − Cov[]Z()x ,Z(x + h)= σ 2 − C()h

Donc,

γ ()h = σ 2 − C()h

C(h) est appelé le covariogramme de Z. Cette relation est importante et elle est continuellement utilisée en géostatistique.

On voit que lorsque la portée est atteinte, il n’y a plus de covariance entre les v.a., i.e. C (h) = 0 si h ≥ a Lorsqu’il y a un palier, les deux fonctions sont équivalentes en ce sens qu’elles fournissent la même information sur le processus. Le variogramme possède toutefois deux avantages sur le covariogramme. 1- Le variogramme est défini même s’il n’y a pas de palier. 2- Dans l’expression du variogramme, la constante « m » n’apparaît pas et l’on n’a donc pas besoin de l’estimer comme c’est le cas lorsqu’on veut calculer directement le covariogramme.

II-2-3-2-ESTIMATION DU VARIOGRAMME :

On estime le variogramme à l’aide de :

2 1 N ()h γ ()h = ∑[]Z()xi − Z(xi + h) 2N()h i=1

où N(h) nombre de paires dont les points sont espacées de h . Pour un champ donné, rien n’assure que la continuité soit identique dans toutes les directions. Par exemple, il se pourrait que les charges hydrauliques montrent une meilleure continuité parallèlement à la direction de l’écoulement. Si le nombre d’observations le permet (typiquement au moins 50, préférablement 100), on peut chercher à vérifier ce point en calculant le variogramme expérimental dans différentes directions.

On peut aussi calculer le variogramme selon certaines directions spécifiques :

2 1 N ()h,θ γ e ()h,θ = ∑[]Z()xi − Z(xi + h) 2N()h,θ i=1

où N(h,θ ) = nombre de paires séparées de h dans la direction θ .

En pratique on s’accorde une tolérance sur h et sur θ afin d’avoir suffisamment de paires pour chaque h et chaque θ . Pour chacune des classes ainsi formées, on calcule la distance moyenne séparant les extrémités des paires (abscisse) et on évalue le variogramme expérimental pour chaque classe. On obtient donc une série de points expérimentaux auxquels on cherche à ajuster un modèle (i.e. expression analytique) permettant de déduire la 45 covariance entre deux points quelconque en fonction de leur espacement géographique (et, éventuellement, de la direction qu’ils définissent). Une fois le modèle adopté, toute la suite des calculs se fait avec les valeurs obtenues du modèle et non avec les valeurs expérimentales.

II-2-3-3- LES FONCTIONS DE STRUCTURE :

Matheron (1973) désigne par variable régionalisée Z(x), la réalisation unique d’une certaine fonction aléatoire. La plus connue est la fonction aléatoire stationnaire. Par définition, elle possède une loi de probabilité invariante par translation. L’hypothèse intrinsèque, de stationnarité des accroissements développée par Matheron ignore la propriété de stationnarité de la fonction. Elle suppose que les accroissements (différences d’ordre 1), sont de moyenne nulle et que leur variance ne dépend que de la distance entre les observations et non de la position :

Ε[]Z()x − Z(x + h)= 0

Ε[]Z()x − Z(x + h)2 = 2γ ()h

La fonction γ (h) est le demi-variogramme (souvent appelé pour simplifier variogramme). Il peut arriver que la moyenne des accroissements ne soit pas nulle, on suppose alors la stationnarité des accroissements d’ordre k (Matheron 1973). C'est-à-dire de différences d’ordre k. Si la fonction parentale est stationnaire, alors dans ce cas seulement il existe pour Z(x), une moyenne m et une covariance que nous appèleronsσ (h) :

Ε[]Z()x = m

Ε[]{}Z()x − m {}Z(x + h)− m = σ (h)

dans ce cas de stationnarité stricte, on peut déduire facilement l’expression du variogramme en fonction de la covariance :

2γ ()h = Ε[]Z()x − Z(x + h)2 = Ε[]{()Z()x − m − (Z(x + h)− m}2 = Ε[]{}Z()x − m 2 + Ε[]{}Z()x + h − m 2 − 2Ε[]{}Z()x − m {}Z(x + h)− m = 2σ ()0 − 2σ (h) d'oùγ ()h = σ (0)−σ ()h

Pour qu’une fonction aléatoire admette une fonction de covariance, il faut et il suffit qu’elle admette une variance finie.

Cette analyse a pour objet l’étude statistique de phénomènes naturels. Des fonctions aléatoires sont étudiées pour une ou des variables régionalisées : ces variables ont un aspect aléatoire (localement), et un aspect structural (globalement). L’outil de base de la géostatistique est le variogramme ou le demi-variogramme : γ(h) . Il est défini de la façon suivante :

46

1 γ ()h = Ε{}()Z()x + h − Z(x)2 2

Avec : Z(x) , variable aléatoire représentant z(x), h distance entre deux points (Figure ) Ε E étant l’espérance mathématique.

Figure 24 : Représentation des paramètres utilisés pour un variogramme.

Pour l’étude des profils, nous sommes amenés à appliquer une discrétisation, qui conduit à une expression du variogramme de la forme :

2 1 N ()h γ ()h = N()h ∑{}Z(x1 + h)− Z(x1 ) 2 i=1

Avec γ (h) variogramme ou variance incrémentale, N(h) , nombre de couples de points distants de h ,

Z(x1 ) , variable aléatoire représentant la variable étudiée.

L’utilisation de cette équation implique les hypothèses intrinsèque et de stationnarité d’ordre 1 et 2 :

• Hypothèse intrinsèque : γ est indépendante de x , i.e. passage de γ (x + h) à γ (h). • Hypothèse de stationnarité : conservation des deux premiers moments de la loi de probabilité de x pour une translation. Pour ce qui concerne l’hypothèse de stationnarité, dans la pratique :

• La moyenne et la variance ne dépendant pas de x :

Ε[]Z()x = m()x = m

var[]Z()x = Ε[]{}Z()x − m2 = C(0) • La covariance entre deux points d’appui x et x + h ne dépend que de l’intervalle de distance h et non pas de la distance x : 47

Cov[]Z()x ,Z(x + h)= Ε[]Z()x + h .Z(x)− m2 = C(h)

Avec C(h), fonction d’autocorréalation.

Exemple :

h étant une distance égale à un multiple de l’intervalle d’échantillonnage (Figure 25).

Figure 25 : exemple d’estimation du variogramme. D’après Delhomme 1977, N(h)=6, g(h)=1,5, N(2h)=5, g(2h)=3.

Si les données sont irrégulièrement espacées, on considérera des classes d’intervalles de temps qui ne se chevauchent pas.

Remarque importante :

La valeur minimale du pas, noté h, défini la plus petite dimension de structure que l’on pourra mettre en évidence. Sa valeur est souvent omise dans la littérature, et pourtant, pour deux valeurs différentes considérées il ne pourra être fait de comparaison, Reeves (1985).

II-2-3-4-REPRESENTATION DU VARIOGRAMME :

Un variogramme doit être calculé avec un nombre minimal de 40 à 50 points discrétisés et h ne peut pas être plus grand que la demi longueur de profil étudié (h ≤ L /2). Les informations structurales types fournis par un variogramme sont les suivantes :

● La portée, noté a (figure ), représente la distance, suivant x entre deux points au-delà de laquelle il n’y a plus de corrélation entre les points.

● Le palier (figure ) représente la limite à partir de laquelle la croissance du variogramme se stabilise, il correspond également à la variance global du profil ou de la surface étudiée.

Figure 26 : Variogramme type, portée et palier. 48

● Le comportement à l’origine :

● Parabolique : s’explique par une continuité locale du phénomène ou l’existence d’une dérive, i.e. une pente moyenne de la droite moyenne du profil,

● Linéaire : la variable est continue mais non différentiable,

● Discontinu ou effet de pépite : l’ordonnée à l’origine du variogramme est non nulle, cet effet est caractérisé par cette ordonne à l’origine.

II-2-3-5- LA FORME DU VARIOGRAMME :

La forme du variogramme indique les propriétés structurales de la série, l’échelle des changements (Figure 27).

Figure 27 : Variogrammes. a et b montrent l’existence d’un gradient. c et d variance à l’origine. c indique l’intervalle (portée) à partir duquel il y indépendance entre les stations. d observations indépendantes.

Par ordre d’irrégularité croissante on distinguera :

II-2-3-5-1- L’allure parabolique :

Qui caractérise une variable extrêmement régulière (très lissée). La variable est dérivable en moyenne quadratique. Plus les points sont éloignés et plus les différences sont progressivement accentuées. Il y a donc un fort gradient.

II-2-3-5-2- La forme linéaire :

Qui représente une variable un peu moins régulière et non dérivable.

II-2-3-5-3- Le variogramme dit à effet de pépite : h = 0 est toujours estimée en extrapolant la tendance générale de la fonction. Cependant si on dispose de plusieurs mesures instantanées entre valeur peut être obtenue par la variance de 49 celles-ci. Si cette valeur est nulle cela sous entend que le processus est régulier, et que la mesure n’est pas entachée d’une variabilité instrumentale ou de l’effet de la micro distribution.

II-2-3-5-4- L’effet de pépite pur :

Dans ce cas la fonction fluctue d’une valeur constante ce qui signifie qu’il y a indépendance totale des observations. En principe, seules des variables ayant cette propriété sont susceptibles d’être traitées par l’inférence statistique. Notons ici que lorsqu’il n’y a aucune dépendance entre des observations, faire une cartographie à base d’interpolation n’a pas plus de sens que de tracer une régression non significative.

II-2-3-6- LA MODELISATION DU VARIOGRAMME :

II-2-3-6-1- MODELES SANS PALLIER :

II-2-3-6-1-1-LE MODELE LINEAIRE :

Il suffit d’établir la régression linéaire de la forme : γ ()h = ah + c

Le modèle de Wijsian (linéarité du variogramme en fonction du logarithme de h). Le modèle s’écrit : γ ()h = aLn()h + c les estimation de a et c sont faites de la même manière que précédemment : la pente de la droite donne le coefficient a.

II-2-3-6-2- MODELES AVEC PALLIER :

II-2-3-6-2-1- LE MODELE SPHERIQUE :

On peut montrer que le pallier d’un variogramme est égal à la variance totale de la série car en 1 1 effet var[Z()x + h − Z(x)] devient égal à []var{}Z()x + h + var{}Z(x) 2 2 A partir du moment où Z()x + h et Z(x) deviennent indépendants entre eux ( au-delà de la portée). Cette propriété sera utilisée largement lors de l’adaptation de modèles.

Le modèle sphérique est correct pour des courbes ayant l’allure (plus bruitée en pratique) de celle de la figure (effet de pépite). Le modèle se définit par 3 paramètres, C , C0 et a (la portée) :

1 h 1 h3  γ ()h = C − 3  + C0sih〈a 2 a 2 a 

γ ()h = C + C0sih ≥ a γ ()0 = 0

on commence par ajuster une tangente à l’origine de la courbe afin de définir C0 la valeur de pépite. La pallier du variogramme est égal à la variance classique. Cela définit C + C0 . La 50 tangente à l’origine intercepte la pallier à une distance égale à 2/3 de a. Cette méthode simple peut valablement remplacer une estimation par les moindres carrés non linéaires.

Exemple : David 1977. Quantités de molybdène.

Figure 28 : Ajustement sphérique d’un variogramme.

La tendance à l’origine donne un effet de pépite C = 0.1 . La variance des échantillons est connue et égale à 0.81, ce qui définit le pallier, C + C0 , d’où C =0.71. Finalement la tangente coupe le plateau pour h=400 d’où la portée est donc de 400 X 3/2 = 600. L’équation est :

  h   h3  γ h = 0.71 1.5 − 0.5  + 0.1sih ≤ 600 ()     3    600   600  γ ()h = 0.81 γ ()0 = 0

II-2-3-6-3- LES MODELES THEORIQUES :

 3 h   1 h3  ● Le modèle sphérique : γ h = C + C −   () 0 1    3   2 a   2 a 

● Le modèle linéaire : γ ()h = C0 + C1h

 h   −    a  ● Le modèle exponentiel : γ ()h = C0 + C1 1− e   

 h 2   −     ● Le modèle gaussien : γ ()h = C + C 1− e  a   0 1     ● Le modèle en h1 : γ ()h = w.h1

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II-2-3-7- REPRESENTATION DU VARIOGRAMME GENERALISEE :

Comme cela a été précisé précédemment, dans le cas d’un comportement parabolique à l’origine, le profil possède une pente moyenne : ce phénomène est appelé dérive. Ceci est simplement dû au fait que l’hypothèse intrinsèque n’est plus vérifiée, puisque l’espérance m(x) devient fonction de x .

Ce phénomène de dérive met en évidence des structures régionales, de plus grande dimension que celle de l’échantillon étudié.

On généralise alors la notion d’accroissement conduisant au variogramme généralisé :

1 K +1  γK h = var −1 q C q Z x + K +1− q h () K +1 ∑()K +1 {}( ) C2K +2 q=0 

Les variogrammes d’ordre 1 et 2 nécessitent un nombre inférieur de points, c’est pourquoi souvent il apparaît sur ces variogrammes des microstrtuctures qui était cachées dans la représentation du variogramme d’ordre 0. Le variogramme généralisé est considère comme un agrandissement du variogramme d’ordre 0, ceci peut se traduire par l’apparition d’une nouvelle structure de portée inférieure (Sebbadini, 1994 et Giani et al, 1995).

II-2-3-8- REMARQUES CONCERNANT LE CALCUL DE VARIOGRAMME ET L’AJUSTEMENT DE MODELES :

- On accorde plus de points du variogramme expérimental calculés avec beaucoup de paires. - On essaie d’avoir N (h) ≥ 30 pour chaque point expérimental du variogramme. Si ce n’est pas possible pour certaines classes, on accorde moins d’importance à ces points. Si le nombre est très faible (≤ 10), on ne considère plus du tout le point ; - On accorde plus de poids aux premiers points du variogramme (h petit) car ce sont ces valeurs qui ont le plus d’impact dans les calculs géostatistiques. - Lorsque h dépasse environ dmax/ 2, on ne tient pas compte des valeurs du variogramme. dmax est la taille du phénomène étudié dans la direction considérée. - On cherche à obtenir des modèles le plus simple possible qui rendent bien compte des valeurs expérimentales.

II-2-3-9- STRATEGIE DE MODELISATION EN 2 DIMENSIONS :

- Calculer les variogrammes directionnels. - Vérifier les critères ci-dessus : N (h) ≥ 30, h < dmax/ 2. - Si nécessaire augmenter la tolérance angulaire ou le pas de calcul de façon à augmenter N (h). - Déterminer s’il y a anisotropie à l’aide du variogramme de surface. - Procéder à l’ajustement d’un modèle selon le cas. - Chercher à respecter la règle de la parcimonie : adopter les modèles les plus simples possibles qui permettent un ajustement adéquat. Comparer les modèles concurrents à l’aide de l’indice I. G. F. ou validation croisée.

Remarque :

- Plus les classes sont larges, plus il y a de paires dans chaque classe, et plus le variogramme expérimental est lisse (et donc facile à modéliser) mais moins on a de 52

définition pour connaître le comportement du variogramme, surtout à faible distance, on cherche habituellement à avoir au moins trois ou quatre classes, et si possible davantage, avant d’atteindre le palier. - Pour les variogrammes directionnels, plus l’angle de tolérance est grand, plus on a de paires pour chaque point du variogramme mais moins le variogramme expérimental permettra de déceler les anisotropies. On ne devrait pas excéder 30 degrés de part et d’autre de la direction considérée. On spécifie le calcul du variogramme omnidirectionnel en utilisant un angle de tolérance de 90 degrés de part et d’autre d’une direction arbitraire, le choix de la direction n’ayant dès lors aucune importance.

II-2-4- KRIGEAGE :

Le Krigeage est une interpolation qui estime les valeurs aux points non échantillonnés par une combinaison des données. Les poids des échantillons sont pondérés par une fonction de structure qui est issue des données. On tient ainsi compte des distances, des valeurs et des corrélations. La méthode d’estimation proposée a reçu le non de Krigeage. Ce mot a été donné à partir du nom d’un géologue spécialiste des problèmes d’estimation minière, D. G. Krige. La méthode a vu son champ d’application s’étendre s’est révélée particulièrement adaptée aux problèmes rencontrés dans le domaine de l’eau. Une fois le variogramme tracé est le modèle mathématique ajusté, reste à passer à la fonction d’interpolation proprement dite. Le mot Krigeage couvre en fait toute une série de méthodes d’estimation locale, comprenant entre autres le Krigeage simple, le Krigeage ordinaire, le coKrigeage (par exemple estimation des transmissivités des aquifères a partir des résistance transversale), le Krigeage par blocs, le Krigeage universel et le Krigeage disjoint. Le Krigeage universel est fortement déconseillé par les géostatisticiens de l’Ecole des Mines de Paris. Le Krigeage s’inscrit donc dans une démarche d’analyse des données géostatistiques. Dans notre analyse on utilisera le Logiciel SURFER version 7.0 qui prend en considération les résultats géostatistiques pour la cartographie automatique.

II-2-4-1- DEFINITION :

C’est une technique d’estimation « locale » c'est-à-dire qui tient compte des voisins qui entourent un point quelconque de l’espace géographique dont on désire estimer la valeur.

Il s’agit d’une technique de calcul de moyennes mobiles utilisant les paramètres du variogramme pour obtenir une bonne estimation de la relation entre les points de données.

II-2-4-2- OBJECTIF:

Prise en compte la structure spatiale du phénomène et variance d’estimation.

II-2-4-3-INTERET :

Peu de contrainte sur le plan d’échantillonnage ni sur l’indépendance des données. Il fournit une variance d’estimation contrairement aux autres approches. Elle permet d’appréhender la structure spatiale du phénomène étudié.

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II-2-4-4- CONDITIONS D’APPLICATION DU KRIGEAGE :

Dans le cas où l’on a mesuré une variable quantitative (et sur laquelle l’opération de moyenne a un sens) sur un certain nombre de points géoréférencés, dont on connaît les coordonnées, provenant d’une grille régulière ou non.

La mise en application du Krigeage passe par les étapes suivantes :

- en premier lieu, on effectue l’analyse variographique qui permet de calculer et de représenter graphiquement le semi variogramme expérimental calculé à partir des valeurs expérimentales. On vérifie si le phénomène mesuré est isotrope ou non en visualisant le variogramme de surface. On observe la stabilisation ou non, à partir d’une certaine distance h0 (modèle avec ou sans palier). Dans le premier cas on parlera d’indépendance entre les observations dès que leur distance est supérieure à h0. - en deuxième lieu on ajuste un modèle théorique à un semi variogramme expérimental. Parmi les modèles théoriques les plus connus on peut citer l’exponentiel, le sphérique, le gaussien, … . Les paramètres du modèle sont ensuite utilisés pour le Krigeage proprement dit a l’aide du Logiciel de cartographie SURFER version 7.0 (sous Windows). - On choisit le type de Krigeage adéquat. - On utilise alors le modèle de variogramme pour interpoler les sites voulus sur une grille régulière, que ces derniers soient de même taille que les échantillons originaux (Krigeage ponctuel) ou des portions de territoire plus large (par blocs). De part l’écart (range) on a une meilleure idée de la dimension adéquate du rayon de recherche. - Le Krigeage simple assume une moyenne constante pour la surface et pas de tendance sous-jacente, toutes les variantes étant considérées comme « statistiques ». - Le Krigeage universel assume une tendance déterministe dans la surface, sous-tendant la variation statistique. - L’évaluation de la valeur interpolée en un point se fait en attribuant ici aussi des pondérations, qui sont toutefois différentes de la simple fonction de la distance habituelle.

Le Krigeage est une méthode très efficace, elle donne des interpolations très fiables, elle adoucit les effets des valeurs « pic » et donne des isolignes plus lissées également.

Le Krigeage est un estimateur linéaire à minimum de variance non-biaisé de la valeur moyenne d’une variable régionalisée.

Cet outil utilise les résultats obtenus par le variogramme. C’est pourquoi l’hypothèse suivante est requise : la fonction aléatoire Z (x) est stationnaire, c'est-à-dire, le moment de deuxième ordre de Z (x) est invariant par translation.

Il existe une autre méthode de Krigeage qui ne nécessite pas cette hypothèse, le Krigeage non- biaisé d’ordre K. Ce dernier ne sera pas présenté ici.

Le domaine d’étude est noté V (Zv sera la valeur réelle de la teneur ou d’une hauteur d’une variable donnée dans le domaine).

L’estimateur est ainsi défini : n * ZK = ∑ λα Zα 54

α=1

Les n poids λα sont calculés.

De plus, l’estimateur est non-biaisé et à minimum de variance. Ceci est imposé de façon suivante :

• Condition non biaisé : n On impose ∑ λα = 1. D’où : α=1

* E { ZK } = m ∑ λα = m = E { Zv } α

Don finalement, on obtient une erreur nulle à l’estimation (estimateur non biaisé) :

* E {Zv – ZK } = 0

• variance minimum :

La variance peut se développer ainsi :

* 2 2 * 2 E { [Zv – ZK ] } = E { Z v } – 2 E { Zv ZK } + { Z v }

Avec

2 2 2 E { Z v } = 1 / V ∫v dx ∫v E { Z (x) Z (x’) } dx’ = C (V, vα) + m

Et c (V, vα) qui désigne la valeur moyenne de la fonction de covariance C (h) quand les deux extrémités de h décrivent le domaine V et vα.

* 2 E { Zv ZK } = ∑ λα 1 / Vvα ∫v dx ∫ vα E { Z (x) Z(x’) } dx’ = ∑ λα C (V, vα) + m α α

*2 2 E { Z K } = ∑∑ λαλβ 1 / Vα vβ ∫vα dx ∫ Vβ E { Z (x) Z (x’) } dx’ = ∑∑ λαλβ C (Vα, vβ) + m α β α β

ainsi :

* 2 E {[ ZV – Z K ] } = C (V, vα) – 2 ∑ λα C (V, vα) + ∑∑ λαλβ C (Vα, vβ) α αβ

On obtient alors les poids optimaux avec la technique lagrangienne standard qui fait intervenir les dérivées partielles suivantes :

* 2 - δ [E{ [Zv – ZK ] } - 2µ ∑αλα ] / δ λα

Le système de n + 1 équations linéaires avec n + 1 inconnus (les poids λα et le paramètre de Lagrange) est ainsi obtenu, c’est le système de Krigeage : 55 n ∑ λβ C (vα, vβ) – µ = C (vα, V), ∀ α = 1 à n. β=1 n ∑ λβ = 1 β=1

La fonction de covariance est remplacée par le demi-variogramme : n ∑ λβ γ (vα, vβ) – µ = γ (vα, V), ∀ α = 1 à n. β=1 n ∑ λβ = 1 β=1

(Journel et al. 1978) Les valeurs utilisées pour les moyennes de demi-variogramme du Krigeage sont les valeurs prises par le variogramme théorique au point souhaité. Le système de Krigeage est alors résolu.

II-2-5- TEST DE VALIDATION :

Le logiciel VARIOWIN propose un type de validation plus rapide et plus simple par le calcul d’un indice appelé I.G.F. (Indicative Goodness of Fit) qui doit être proche de 0. L’avantage pour cet indice est qu’il s’affiche au fur et à mesure du changement des paramètres du modèle tout en enregistrant de façon automatique la valeur d’I.G.F. correspondant au meilleur ajustement (Best Fit Found) I.G.F. est calculé par l’équation suivante :

2 1 N n()K P()i D()K γ ()i − γˆ()i   I.G.F. =    N ∑∑n()K d()i σ 2 K ==10i ∑ P()j    j =0 Avec :

N : nombre de la direction du variogramme. N(K ) : nombre de classe relative au variogramme K. D(K ) : la distance maximale du variogramme K. P(i) : nombre de couples pour le décalage i du variogramme K. d(i) : distance du couple moyen pour le décalage (écart) du variogramme K. γ (i) : mesure variogramme expérimentale pour l’écart i. γˆ(i) : mesure du modèle pour d (i). 2 σ : covariance. I.G.F. : nombre sans unité.

II-2-6- LA STRUCTURE CONCEPTUEL DE L’APPROCHE GEOSTATISTIQUE (YVAN PANNATIER, 1996) :

A l’intérieur de la structure géostatistique, un modèle probabiliste est utilisé : le modèle des Fonctions Aléatoires (F. A.). Estimations / simulations sont accomplis à l’aide des propriétés 56 de ce modèle, la valeur produite par simulation / estimation est considérée comme approximation correcte de la réalité. Par conséquent, il y a une distinction entre le modèle réel est le modèle probabiliste, la figure 29 montre les différentes étapes inclus dans l’étude géostatistique. VARIOWIN fournit les outils de traitement des opérations.

Modèle variogramme MODELE REEL MODELE PROBABILISTE

Observations : Outils : Echantillons. variable aléatoire. Information qualitative. Examen de variable régionalisée. fonctions aléatoires. L’hypothèse des F.A.

Opérations : Opérations : Statistiques descriptives. estimations. Exploration des données analysées. simulations. Variographie.

Appel des résultats obtenus dans le modèle probabiliste vers la réalité.

Figure 29 : Structure conceptuel de l’approche géostatistique (Yvan Pannatier, 1996)

57

II-3-APPLICATION DE LA GEOSTATISTIQUE AUX PARAMETRES HYDRODYNAMIQUES ET PHYSICO-CHIMIQUES DE OUED SOUF :

INTRODUCTION :

Notre choix a porté sur les charges hydrauliques, les nitrates, les résidus secs et les éléments chimiques majeurs (cations et anions).

- Les charges hydrauliques pour déterminer : - Le sens d’écoulement des eaux souterraines de la nappe phréatique ; - Les zones à risques (remontée du niveau piézomètrique) ; - Evolution dans le temps par comparaison avec des mesures plus anciennes.

- Les nitrates pour connaître le degré de pollution des eaux qui est causé par l’utilisation des engrais et aussi le problème lié à l’assainissement dans la région d’étude.

- Les résidus secs et les éléments chimiques contribuent à détecter les zones à problème de salinité et les répercussions négatives sur la consommation et l’agriculture.

Pour le test d’ajustement, on utilise le celui de Kolmogorov-Smirnov (méthode voir Annexe I), que celui du Chi-deux χ 2 car celui-ci tient compte des classes qui peuvent variées ce qui rend le test du χ 2 peu robuste. Le test d’ajustement nous aide a connaître la loi de distribution des variables hydrogéologiques.

II-3-1-LES CHARGES HYDRAULIQUES :

II-3-1-1-ANALYSE DES DONNEES :

II-3-1-1-1-LES DONNEES DE BASE :

Les données intéressent plusieurs campagnes piézomètriques (mars1993, juillet 1994, juillet 1995, mars 1998, mars 2001, septembre 2001 et avril 2002). Pour chaque campagne, à partir d’un fichier de base de donnée écrit sous MSDOS selon un format bien défini en langage Fortran (G16.9 pour les coordonnées Lambert et F12.5 pour la variable), précèdes par les coordonnées Lambert (X et Y) en Km, qui servira pour les programmes d’analyses géostatistiques. Les résultats statistiques descriptifs et ceux proprement géostatistiques pour les différentes campagnes sont mentionnés au niveau de l’Annexe I. Vu le nombre de campagnes piézomètriques dans la région du Souf, l’analyse de la variance et des moyennes sont indispensables pour définir les campagnes où exactement les populations les plus explicatives et qui seraient par la suite intéressantes à cartographier.

II-3-1-1-2-ANALYSE DE LA VARIANCE :

La méthodologie est expliquée en Annexe I. Le but de cette analyse est de voir si les charges hydrauliques des différentes campagnes piézomètriques sont issus ou non de la même population. Cela revient à étudier la variance entre deux campagnes et de comparer le résultat trouvé avec une variable P, appelée variable de Fisher-Snedecor qui est donnée par une table (Annexe I). Le rapport doit être de la plus grande estimation à la plus petite. 58

A partir des variances calculées on trace un histogramme des variances en fonction de la campagne qui lui est associée, afin de faciliter le choix des couples de populations à comparer (Annexe I). L’application de cette analyse aux charges hydrauliques a montré que toutes les campagnes sont de la même population (Annexe I). Alors, on a décidé de prendre en considérations deux campagnes, à savoir campagne 1993 (plus ancienne) et la campagne Avril 2002 (plus récente).

II-3-1-1-3-ANALYSE STATISTIQUE DESCRIPTIVES :

L’analyse statistique regroupe trois types de paramètres : - les paramètres de position : moyenne, médiane et quantiles. - les paramètres de dispersions : variance, ecart-type, intervalles inter quantiles. - les paramètres de forme : coefficient de symétrie et coefficient d’aplatissement. Les intervalles inter quantiles sont utilisés par la méthode de TUKEY pour déterminer les valeurs aberrantes. Cette méthode consiste à établir des limites supérieures et inférieures, et toute valeur située hors de l’intervalle A1-A2 est dite aberrante.   ][A1 − A2 : A1= = χ 1 −1.5 χ 3 − χ 1  4  4 4 

  A2 = χ 1 +1.5 χ 3 − χ 1  4  4 4  Avant chaque étude géostatistique, on doit procéder à une analyse statistique élémentaire des données afin de connaître leurs caractéristiques.

II-3-1-2-APPLICATION AUX CHARGES HYDRAULIQUES (CAMPAGNE MARS 1993) :

II-3-1-2-1-ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

Le nombre de valeurs (mesures) est de 102, ce nombre est faible devant la superficie de la région d’étude. Les charges hydrauliques de la campagne piézomètrique 1993 varie entre 28.53 m à 87.62 m avec une moyenne arithmétique de 60.4 m et une étendue plus ou moins grande de 59.09 m. La variance est de 234.24 qui est importante.

L’intervalle de Tukey est : ][A1 − A2 = ][15.905,83.225

Après examen de nos valeurs, huit sont hors de l’intervalle, c'est-à-dire des valeurs aberrantes, ce qui explique l’hétérogénéité de nos valeurs, mais d’après BEUCHER (1981) une valeur aberrante n’est pas toujours une valeur fausse, pour notre cas on pourra l’expliquer par la dispersion des valeurs dans notre région d’étude. Le coefficient d’asymétrie est positif de 0.09, qui s’accorde bien avec la forme de l’histogramme des fréquences (figure 30). La représentation graphique des charges hydrauliques en fonction de leurs fréquences relatives montre une symétrie qui nous laisse penser à une loi normale. Le tracé de la loi normale (figure 31) nous l’exprime bien avec la droite de normalité (droite d’Henry). Le test d’ajustement nous donne un indice de Kolmogorov-Smirnov égale à 0.851 et une signification asymptotique (bilatérale) de 0.464, d’où la validation de la loi Normale. Les données seront analysées sans transformation logarithmique.

59

H 30

25

20

15

Nb d'Obs

10

5

0 Théorique 20 30 40 50 60 70 80 90 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 30 : Histogramme des fréquences des charges hydrauliques (Oued Souf, mars 1993)

Tracé Normal H 3

2

1 Théoriq. 0

. Normale -1 Val

-2

-3 20 35 50 65 80 95 Valeur

Figure 31: Tracé de la loi Normale des charges hydrauliques (Oued Souf, mars 1993)

II-3-1-2-2-MODELISATION ET VALIDATION :

D’abord nous utiliserons le programme PREVAR2D qui nous donne 5151 couples nécessaires pour construire le variogramme expérimental correspondant. Il sera enregistré sous un fichier d’extension .PCF qui servira à la variographie et la modélisation. La majorité des paramètres et en particulier les charges hydrauliques qui rentrent dans le cycle de l’eau présente une dérive qui est une direction préférentielle. Ces paramètres sont régis par 60 la loi de Darcy. Pour enlever cette dérive (anisotropie), on a utiliser le variogramme de surface donné à l’aide du programme VARIO2D (figure ). Le variogramme de surface (figure 32) nous montre une direction de 135 degrés, qui est la direction de l’isotropie. Cette direction sera introduite dans le programme VARIO2D pour construire le variogramme directionnel (figure 33).

Figure 32: Variogramme de surface des charges hydrauliques (oued Souf, mars 1993)

Le programme MODEL ajuste notre variogramme expérimental au modèle type linéaire de puissance 1.99. L’effet de pépite est égale à 7.2, il représente la discontinuité à l’origine, la variance est de 0.194 avec comme équation du variogramme :γ ()h = 7.2 + 0.194h1.99

figure 33 : variogramme des charges hydrauliques (oued Souf, mars 1993)

L’effet de pépite de 7.2, démontre une variation des charges hydrauliques purement aléatoire (bruit blanc) ou, elle peut être associée à des erreurs d’échantillonnage. Présente une variance infinie et la covariance n’existent pas. 61

Le test de validation est assuré par le même programme en affichant l’indice I. G. F. égale à 3.5 10-3 qui est bon puisque il tend vers zéro.

II-3-1-3-APPLICATION AUX CHARGES HYDRAULIQUES (AVRIL 2002) :

II-3-1-3-1-ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

Le nombre de mesures est plus important avec 176 points. Les charges hydrauliques varient entre 19.57 m à 89.82 m avec une moyenne arithmétique de 61.27 m. L’étendue est de 70.25 m, la variance est moins importante par rapport à mars 1993 avec 225.82 et un ecart-type de 15.03 qui explique l’hétérogénéité spatiale des données. Cette hétérogénéité est due soit au régime d’alimentation irrégulier d’une part et/ou l’exploitation irrationnel de la nappe phréatique.

L’intervalle de TUKEY est : ][A1 − A2 = ]19.40,82.39[, le nombre de valeurs aberrantes est de 13 valeurs. Les paramètres de forme sont négatifs, le coefficient d’asymétrie est de -0.35 et celui de l’aplatissement de -0.5 ce qui reflète bien l’histogramme des fréquences (figure 34). Les charges hydrauliques s’ajustent à la loi normale (figure 35) et ce après le tracé des valeurs en fonction des normales théoriques. Le test nous donne un indice de Kolmogorov-Smirnov égale a 1.283 et une signification asymptotique (bilatérale) de 0.075 d’où validation de la loi Normale.

VAR1 55

50

45

40

35

30

25

Nb d'Obs

20

15

10

5

0














Théorique 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 34 : Histogramme des fréquences des charges hydrauliques (Oued Souf, avril 2002) 62

Tracé Normal VAR1 3,5

2,5

1,5

0,5 Théoriq.

-0,5 . Normale -1,5 Val

-2,5

-3,5 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Valeur

Figure 35 : Tracé de la loi Normale des charges hydrauliques (Oued Souf, avril 2002)

II-3-1-3-2-MODELISATION ET VALIDATION :

Le nombre de couples donné par le programme PREVAR2D est de 14878. Le variogramme de surface (figure 36) nous montre une direction de 135° d’isotropie qui tend plus ou moins vers 180°.

Le programme MODEL ajuste notre variogramme expérimental au modèle type linéaire de puissance 1.64 avec un effet de pépite de 4.6 qui est dû à la microdistribution. La variance est de 1.35 (figure 37).

Figure 36 : Variogramme de surface des charges hydrauliques (oued Souf, avril 2002)

63

Le variogramme a pour équation : γ ()h = 4.6 +1.35h1.64 , il a la même forme que celui de mars 1993, avec un effet de pépite plus petit 4.6, ce qui signifie une faible erreur d’échantillonnage. L’indice I. G. F. est de 6.003 10-2 et, valide ce modèle puisque c’est la plus petite valeur trouvée.

figure 37 : variogramme des charges hydrauliques (oued Souf, avril 2002)

II-3-1-4-CONCLUSION SUR LA VARIOGRAPHIE DES CHARGES HYDRAULIQUES :

Tous les variogrammes des charges hydrauliques des différentes campagnes piézomètriques s’ajustent aux modèles linéaire avec puissance supérieure à 1, cela explique le caractère plus ou moins régulier de la variable c’est-à-dire le même sens d’écoulement général des eaux souterraines.

REMARQUE :

La direction d’isotropie donnée par les variogrammes de surface est en relation avec les lignes isopièzes, cela ressort bien dans la carte Krigée (avril 2002). On remarque un redressement net des lignes isopièzes à l’horizontal qui est bien reflété dans le variogramme de surface (135° vers 180°).

II-3-1-5- KRIGEAGE :

Après l’analyse variographique, les paramètres des modèles trouvés seront utilisés dans un logiciel de cartographie SURFER version 7.0 qui tient compte des résultats géostatistiques pour le tracé des cartes.

II-3-1-5-1-INTERPRETATION DES CARTES DES CHARGES HYDRAULIQUES KRIGEES :

L’outil de base pour l’analyse et la compréhension de la nappe phréatique est la carte piézomètrique. Il s’agit d’un outil mettant en évidence des paramètres à partir duquel on peut établir une série d’interprétation sur l’évolution de la nappe phréatique.

II-3-1-5-1-1-CARTE PIEZOMETRIQUE KRIGEE (MARS 1993) : (carte 3)

L’amont est située au Sud avec une cote de 87 m mesurée au puits P27 et une partie aval au Nord-ouest dont la cote se situe a 28.5 m au puits H1. 64

La pente de la nappe est faible au Sud de la région d’El oued, le gradient hydraulique égale à 0.005 de direction Nord-est. Elle est plus forte au nord d’El oued vers le puits H1 avec gradient hydraulique de 0.001. Le sens d’écoulement général des eaux souterraines est Sud-nord. On remarque une dépression au niveau de Robbah (sud d’El Oued) qui est du aux fortes débits extraits.

II-3-1-5-1-2-CARTE PIEZOMETRIQUE KRIGEE (AVRIL 2002) : (carte 4)

Dans l’ensemble, elle est semblable à la précédente (1993).

II-3-1-6-EVOLUTION DU NIVEAU PIEZOMETRIQUE DE MARS 1993 A AVRIL 2002 :

Pour connaître l’évolution du niveau piézomètrique des puits communs de mars 1993 par rapport à avril 2002, afin de voir son évolution en fonction des nouveaux pompages, nous avons calculé leurs différences de niveau (figure 38).

65

H1 H2

H3

345 H5 H4 Foulia H103

H110

H6 P11 H7 Hassi Khalifa 340 H108 H104 H10 H8 H107 H9 H101 H31 H105 H33 H30 H11 P10 Reguiba H106 335 H34 H29 H3H39 8 H37 Sidi Aoun H12 H35 H36 H98 H2H28 7 H97 H86 H13 H26 Hassani Abdelkrim 330 H14 H96 P9 H25 H24 H89 H16 H23 H15 H9H945

H21 H22 Guemar H92 H18

325 H19 H20 Kouinine H40 H90 320 H41 H82 P15 H81 Ourmes H42 P14 H46 H45 P16 Lizerg

H44 H80 315 H43 H47 P17 EL OUED

P18 H48 310 H69

H79 H50 P29 Robbah H51 Nakhla H100 305 Oued Alenda H78 H52 H53 P28 H73 H5P254 H68 H72 H75 H76 H67 H63 H74 300 H64 H62 H71 H65 P26

295 H57

P27 Réalisée par SAIBI. H. 2003 H59 870 875 880 885 890 895 900

01020Km

Carte 3 : Carte piézomètrique krigée (oued Souf, mars 1993)

66

P31 P35

P37

350 H1 P3H24 Foulia H111

H3 H4 H5 H103

H110 H102 H6 H7 H109 340 Reguiba H108 H10 P2 H32 H107 G57 H9 Magrane G71 G60 H31 H105 H33 H3P60 G73G72 G59 Hassi Khalifa P5 G74 H39 H34 H29 H37 H35 H12 H98 H87 H2H287 G45 H86 H26 G44 G43 G54 P9 330 G53 H24 Hassani Abdelkrim G52 H94 G51 H9G45 1 Guemar G2G287 H93 G26 G42 G40 G25 H21 G24G4G49 8 G67 Trifaoui G50 G23 P7 G2G11 8G19 H20 G78 P32 G16 G15 G79 H40 Kouinine G62 G80 H90 G13 G105 G61 320 G14 G109G106 G476 G5G565 G12 G85 G108 G1G10H41 2 H46 G8G1018 G68

G92 H80 H43 G89 G102 G69 G9G9103 G82 G70G86 H47 P17 G9G81 1 G90 G87G94 EL OUED H48 G3G3G997G75 310 H49 H69 G77G7G76 5 P1G69 H50 P29 H51 G5 G36 G33 G3H72 8 G2 H77 El Gouiret G4 H52 G3 H53 P28 H73 G31 P25 G64 G1 Oued Alenda G30 H76 H55 H63 H67 H56 300 G63 H74 H71 H66 G65 Debidibi

P40 Sahbane H58 H70 H59 Réalisée par SAIBI. H. 2003 P39 860 870 880 890 900 910 920

01020Km

Carte 4 : Carte piézomètrique krigée (oued Souf, avril 2002)

67

Figure 38 : Histogramme des différence du niveau piézomètrique de la nappe phréatique entre mars 1993 et avril 2002 kouinine Ouzitene 6 Nord d’El Oued 4 Foulia Nord ouest d’El Oued

2 tre è 0 H2 H3 H4 H5 H8 H9 H12 H20 H21 H24 H26 H27 H28 H29 H30 H31 H33 H34 H35 H39 H40 H42 H43 H46 H47 H49 H51 H52 H53 H55 H58 H59 H63 H67 H69 H70 H73 H74 H76 H78 H80 H86 H87 H90 H94 H95 H103 H107 H108 H110 P9 P17 P25 P28 P29

-2

-4 variation en m

-6

-8

Une montée du niveau de la nappe phréatique a été constatée : - H2 (1.35) : Foulia. - H43 (1.43) : Nord-ouest d’El oued. - H59 (0.095) : Sahbane (sud Oued Alenda). - H67 (0.11) : Oued Alenda. - H80 (0.75) : Nord d'El oued. - H90 (4.58) : Kouinine. - H 94 (0.155) et H95 (0.385) : Trifaoui. - P17 (3.01) : Ouest d’El oued (Ouzitene). - P28 (0.07) : Nord de Oued Alenda. La remontée des eaux de la nappe à Foulia peut être expliquée par les eaux d’irrigation à partir des forages captant le Continental Terminal et celles d’El Oued par les rejets de la ville. Le reste de la zone d’étude est caractérisé par un rabattement (tableau ) surtout au niveau des puits : - H24 à H35 de l’ordre de -2 à -6 mètres pour la région (Guemar, Dmitha, Rhamra, Djeldida). - H9 de -2 à Reguiba. La baisse du niveau de la nappe phréatique, est bien réelle et importante au niveau des zones agricoles. La photos 1 montre la remontée des eaux de la nappe phréatique à El oued.

Photos 1 : Cas de remontée de la nappe phréatique (BG, 2002) 68

II-3-2-LES NITRATES :

II-3-2-1-ANALYSE DES DONNEES :

II-3-2-1-1-LES DONNEES DE BASE :

L’analyse statistique et géostatistiques des nitrates concernent sept campagnes (mars 1993, juillet 1995, mars 1998, mars 2000, mars 2001, septembre 2001 et avril 2002). Les résultats sont au niveau de l’Annexe I.

II-3-2-1-2-COMPARAISON DES VARIANCES ET DES MOYENNES :

La comparaison des variances entre les différentes campagnes en se basant sur les conditions d’application de la méthode à savoir le rapport de la plus grande estimation à la plus petite, a révélé que les campagnes mars 1993 et juillet 1995 sont issus de la même population et différente des autres campagnes de mesures (Annexe I). Après la première étape, on reprend l’analyse des moyennes des campagnes de même population. L’étude nous montre qu’il existe deux populations, la première est composé de mars 1993 et juillet 1995 et la deuxième regroupe les campagnes (mars 1998, mars 2000, mars 2001, septembre 2001 et avril 2002). Pour notre étude nous avons retenu celle de l’année 1993 (la plus ancienne) et avril 2002 la plus récente afin de mettre en évidence l’évolution du chimisme.

II-3-2-2-APPLICATION AUX NITRATES (CAMPAGNE MARS 1993) :

II-3-2-2-1-ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

La campagne mars 1993 ne couvre que 27 puits, qui est très faible par rapport à la superficie de la région. Les teneurs en nitrates varient entre 18 à 110 mg/l avec une moyenne de 69 mg/l, qui dépasse largement les normes admissibles par l’organisation mondiale de la santé. 88 % des échantillons dépassent les normes (OMS). L’étendue est de 92, la variance est de 423.53. La variance est grande mais par rapport aux autres campagnes c’est la plus faible. L’intervalle de Tukey est : ][A1 − A2 = ]19.5,94.5[ et le nombre de valeurs qui sont hors de cet intervalle est seulement deux. Le coefficient d’asymétrie est faible mais négatif –0.14, avec un coefficient d’aplatissement de 0.64 qui ressort dans l’histogramme des fréquence (figure 39) et qui admet une distribution selon la loi Normale (figure 40). Le test d’ajustement nous donne un indice de Kolmogorov-Smirnov égale a 0.651 et une signification asymptotique (bilatérale) de 0.791, qui valide la loi Normale.

69

N 13

12

11

10

9

8

7

6

Nb d'Obs 5

4

3

2

1

0



















Théorique 0 20 40 60 80 100 120 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 39 : Histogramme des fréquences des Nitrates (oued Souf, mars 1993)

Tracé Normal N 2,0

1,5

1,0

0,5

0,0 Théoriq.

-0,5

. Normale -1,0 Val -1,5

-2,0

-2,5 10 30 50 70 90 110 130 Valeur

Figure 40 : Tracé de la loi Normale des Nitrates (oued Souf, mars 1993)

II-3-2-2-2-MODELISATION ET VALIDATION :

Le nombre de couple trouvé par le programme PREVAR2D est de 351. Le variogramme de surface présente une isotropie aux environs de la direction 65° (figure 41). Cette valeur d’isotropie sera prise en considération pour le variogramme expérimental (figure 42). Le programme MODEL nous ajuste un modèle type sphérique avec un effet de pépite de 184.5, l’équation du variogramme est : γ ()h = 184.5 + 200.9Sph.7.22(h). L’effet de pépite de 184.5 peut être expliquer par la microdistribution des nitrates. La portée de 7.22 km est la limite de l’influence d’une observation sur ses voisines, avec un pallier égal à la variance c'est-à-dire (184.5+200.9) = 385.4. la validation est donné par l’indice (IGF) qui est de 0.2. 70

Figure 41 : Variogramme de surface des Nitrates (oued Souf, mars 1993)

figure 42 : variogramme des nitrates (oued Souf, mars 1993)

II-3-2-3-APPLICATION AUX NITRATES (CAMPAGNE AVRIL 2002) :

II-3-2-3-1- ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

Cette nouvelle campagne regroupe un nombre assez important, 193 puits. La valeur minimale enregistrée est de 1 mg/l et la valeur maximale est de 250 mg/l. la moyenne est de 94 mg/l soit 81% des échantillons qui dépasse les normes donné par l’OMS. La variance est de 404.322. L’écart type est de 63.57 qui est une valeur élevée, ce qui explique l’hétérogénéité des valeurs. L’intervalle de Tukey est de : ][A1 − A2 = ]− 67.5,169.5[ avec 29 valeurs aberrantes. Ces valeurs aberrantes ne le sont pas en réalité puisque les valeurs extrêmes sont due à la pollution provoquer par l’excès d’utilisation des engrais et les rejets urbains. 71

Le coefficient d’asymétrie est positif 0.63 avec un faible aplatissement –0.19. L’histogramme des fréquences (figure 43) et le tracé de la loi normale (figure 44) montrent bien la normalité des nitrates à la loi gaussienne. Le test d’ajustement nous donne un indice de Kolmogorov-Smirnov de 1.611 et une signification asymptotique (bilatérale) de 0.011, qui permet la validation de la loi Normale.

VAR1

90

80

70

60

50

40

Nb d'Obs

30

20

10

0



















Théorique -50 0 50 100 150 200 250 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 43 : Histogramme des fréquences Nitrates (oued Souf, avril 2002)

Tracé Normal VAR1 2,5

1,5

0,5 Théoriq.

-0,5 . Normale Val -1,5

-2,5 -20 40 100 160 220 280 Valeur

Figure 44 : Tracé de la loi Normale des Nitrates (oued Souf, avril 2002)

72

II-3-2-3-2-MODELISATION ET VALIDATION :

Puisque le nombre de valeurs est grand, le nombre de couples aussi avec 13203 couples. Le variogramme de surface donne une direction d’isotropie de 45° (figure 45). Le programme MODEL ajuste notre variogramme expérimental à un modèle type sphérique avec effet de pépite de 3568 (figure 46). L’équation du variogramme est : γ ()h = 3568 + 430Sph.8.25(h) c’est le même modèle obtenu en 1993, mais ici l’effet de pépite est beaucoup plus grand (3568). La variance est de 3998 et sa portée de 8.25 km. Le même programme nous affiche la validation lui-même fonction de l’indice (IGF) qui est de 0.09. Cette dernière valeur tend vers zéro, donc le test de validation est accepté pour cet ajustement.

Figure 45 : Variogramme de surface des Nitrates (oued Souf, avril 2002)

figure 46 : variogramme des nitrates (oued Souf, avril 2002)

73

II-3-2-4-CONCLUSION SUR LA VARIOGRAPHIE DES NITRATES :

On remarque que toutes les campagnes de nitrates, s’ajustent au modèle sphérique avec un effet de pépite sauf la campagne 1995 qui admet le modèle gaussien. En général le modèle sphérique montre une bonne continuité, ce qui n’est pas notre cas puisque les variogrammes obtenus présentent des effets de pépite assez grande. L’explication de cette contradiction est que les zones de pollution agricoles ou urbaines sont les mêmes.

II-3-2-5- KRIGEAGE :

II-3-2-5-1-INTERPRETATION DES CARTES KRIGEES DES NITRATES :

Ces cartes mettent en évidence de fortes variations spatiales des teneurs en nitrates. Les valeurs élevées devraient être une indication de la pollution. Toutefois, ces fortes valeurs ne semblent pas dépendre de la densité de la population : la ville d’El Oued présente de faibles valeurs, mais plutôt de l’activité agricole ou de la proximité immédiate des zones de rejets : eaux usées urbaines et l’infiltration des eaux d’irrigation.

II-3-2-5-1-1-INTERPRETATION DE LA CARTE KRIGEE DES NITRATES (CAMPAGNE MARS 1993) : (carte 5)

Les mesures sur 27 points du réseau de surveillance nous ont servi à la réalisation de cette carte. Elle nous montre par endroits des taux de nitrate inférieur à 45 mg/l (normes admissibles par l’OMS) comme la région de Foulia zone de plantation agricoles irriguées par des forages du Continental Terminal provoquant une dilution des nitrates par ces eaux profondes. Les zones à forte concentration en NO3 sont observés au niveau de Hassi Khalifa, Moui oum el Ahoum (au sud), el Ogla, Oudeï trek, Reguiba et Guemar. Ces régions correspondent à des zones d’activité agricoles (voir carte des exploitations agricoles), où les teneurs en nitrates sont supérieures a 70 mg/l. 74

H3 H103 345 Foulia Hamadine H110

340 H107 Dmita H31 H33 Hassi Khalifa

335 H39 H86 H13 H96 H16 H23 330 H93H94 Trifaoui Guemar 325 H83 Lizerg 320 Ourmes H81 H46 H45

315

H49 310 H79

305 Oued Alenda H68 Oudei Trek H67 H76 H56 300 H71 H66 El Ogla

295

Moui Oum el Ahoum H60 290 Réalisée par SAIBI. H. 2003 870 880 890 900

01020Km

Carte 5 : Carte krigée des nitrates (oued Souf, mars 1993)

II-3-2-5-1-2-INTERPRETATION DE LA CARTE KRIGEE DES NITRATES (CAMPAGNE AVRIL 2002) : (carte 6)

Le nombre de mesure est plus important avec 193 points du réseau de surveillance. Cette carte nous indique que la plus grande partie de la zone a des teneurs en nitrates supérieur à la norme admissible (45 mg/l). Les seuls endroits où le taux de nitrates est inférieur à 45 mg/l sont : - Foulia et Houba (même zone de la campagne 1993). - La zone ouest d’El Oued. - Oudei Trek (puits P40). - Mih Ouensa (puits H56). 75

Les zones à fortes concentrations, supérieures à 150 mg/l sont : - Sud d’El Oued et l’axe Oued-bou Goufa. - A proximité des localités de Kouinine et Taghzout. - Au Nord-est des villages de Guemar et Rhamra. - Au Sud de Ourmes. Les teneurs excessives en nitrates confèrent à cette eau le caractère impropre à la consommation humaine. Il est reconnu que l’excès de nitrate dans les eaux de consommation provoque la méthémoglobinémie chez les nourrissons ou maladie bleue.

P31 P35

P37 Foulia H1 350 P34H2 H111 H3 H5 H103

H110 H6 H7 H109 H108 H10 Magrane 340 P2 H32 H107 G57 G71 H31 G60 H33 H3P60 H105 G7G73 2 G59 P5 G74 Hassi Khalifa Reguiba H39 H34 H29 H37 H35 H12 H98 H87 H2H287 G45 H86 H26 G44 G54 P9G43 Guemar G53 H24 Hassani Abdelkrim 330 G5G51 2 H9H9G4451 G287 H93 G26 G42G40 G2G25H2G44G4198 G50 G67 G23 P7 G2G11G18 9 H20 Trifaoui G78 G16 P32 G15 G79 H40 Kouinine G62 G80 GH91050 G134 GG109106 G61 G476 G5G565 G85 320 G1G1G1H401 2 G108 H46 G8G1018 G92 H43 G89 G102 H80 G69 G9G1039 H47 G82 G7G80 6 G9G811 G90 G8G97 4 G3G3G99G775 EL OUED H49 H69 310 G76 G6P19 H50 P29 H51 G5 G36 G33 G3H728 G2H77 G3G4 H523 P28 Oued Alenda H73 G31 P25 G64 G30 G1H76 El Gouiret H55 H59 H67 H56 G63 300 H71 Debidibi G65 H66 P40 Sahbane H57 H70 H58 Réalisée par SAIBI. H. 2003 860 870 880 890 900 910 920

01020Km

Carte 6 : Carte krigée des nitrates (oued Souf, avril 2002)

II-3-2-6-VARIATION DU TAUX DE NITRATES ENTRE MARS 1993 ET AVRIL 2002 :

Un réseau de surveillance des teneurs en nitrates comprenant 20 points à été réalisé, et les mesures ponctuelles ont été effectuée de mars 1993 à Avril 2002. L’histogramme (figure 47), montre bien cette évolution des teneurs.

76

Figure 47 : Histogramme des différence du taux de nitrates de la nappe phréatique entre mars 1993 et avril 2002 Guemar Trifaoui Debila 200 Dmitha Oudeï Trek H. Khalifa 150 Khobna El Ogla

100

50 variation en mg/l 0 H103 H23 H31 H33 H39 H45 H46 H49 H56 H66 H67 H71 H76 H79 H86 H93 H94 H103 H107 H110

-50 moyenne 61.8 mg/l

D’après cette histogramme (figure 47), on remarque l’évolution suivante au niveau des puits : - H110 a diminué de 7 mg/l qui se trouve au nord de Hassi Khalifa. - H71 a gardé la même teneur. - H66 a diminue de 17 mg/l qui se trouve à l’Est de Mih ouensa. - H46 a diminué de 9 mg/l.

Aucune baisse de plus de 17 mg/l n’a été relevée sur les 20 puits. Le taux de nitrates a augmentée dans toutes les zones agricoles actives. Cette augmentations va jusqu’à 160 mg/l à l’Ouest de Hassani Abdelkrim et à Oued Turk.

II-3-2-7-IMPACT DES FOSSES SEPTIQUES ET LE CYCLE DE NITRIFICATION- DENITRIFICATION : (figure 48)

A l’heure actuelle, la pollution par fosse septique individuelle n’est pas mise en évidence, elle subirait une épuration par dénitrification naturelle. Seules les fortes concentrations amèneraient un pic de pollution. Le fond des fosses septiques pourrait être très proche de la nappe phréatique, ce qui empêcherait le processus de dénitrification. Le cycle de nitrification-dénitrification est complexe. Il est réglé par l’activité de bactéries présentes dans le sol. Il se réalise naturellement lorsque les conditions sont favorables, de la même façon que dans une station d’épuration conçue pour l’élimination des nitrates selon le processus bien déterminé.

A El Oued, les sables dunaires, en contact permanent avec l’atmosphère sont bien oxygénés, si la nappe phréatique, n’est pas trop proche du sol, la nitrification peut s’effectuer. Les rejets s’infiltrent ensuite jusqu’à la nappe phréatique où, en phase d’anoxie, les bactéries utilisent l’oxygène des nitrates et rejettent l’azote gazeux qui retourne à l’atmosphère.

77

Figure 48 : Cycle Nitrification-Dénitrification (CDTN, 1992)

REMARQUE SUR LES DIRECTIONS D’ISOTROPIE :

Les directions d’isotropie des nitrates ne sont pas les mêmes avec les charges hydrauliques, cette information nous renseigne sur l’origine anthropogène des nitrates, qui n’est pas lié à l’aquifère lui-même.

78

II-3-3-LES RESIDUS SECS (R S):

II-3-3-1- ANALYSE DES DONNEES :

II-3-3-1-1-LES DONNEES DE BASE :

Pour chaque campagne, un fichier écrit sous DOS est crée en respectant le langage Fortran, les fichiers obtenus d’extension .dat, seront utilisés par le logiciel de variographie. L’analyse statistique et géostatistique est appliquée pour les cinq campagnes (mars 1993, juillet 1994, juillet 1995, mars 1998 et mars 2000), les résultats sont au niveau de l’Annexe I.

II-3-3-1-2-COMPARAISON DES VARIANCES ET DES MOYENNES :

La méthode de comparaison des variances pour les campagnes des résidus sec nous montre que la campagne mars 1993 appartient à une population différente des autres. L’analyse par comparaison des moyennes confirme que les campagnes juillet 1994, juillet 1995, mars 1998 et mars 2000 appartiennent quant-à-elle à la même population (Annexe I). Le Krigeage concernera alors que les deux campagnes mars 1993 la plus ancienne et mars 2000 la plus récente.

II-3-3-2-APPLICATION AUX RESIDUS SECS (CAMPAGNE MARS 1993) :

II-3-3-2-1-ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

Cette campagne à été réalisé sur 27 puits, les valeurs des résidus secs varient entre 2.36 g/l et 8.85 g/l, et une moyenne de 4.35 g/l. L’étendue est de 6.49 avec une variance de 2.69, l’intervalle de Tukey est :

][A1 − A2 = ]0.07.6.33[, avec 4 valeurs d’après Tukey qui sont aberrantes. L’histogramme des fréquences des résidus secs (figure 49), nous montre une asymétrie de 1.24, qui s’ajuste à la loi normale (figure 50). Le test d’ajustement nous confirme cette normalité avec une indice de Kolmogorov-Smirnov de 0.945 et une signification asymptotique (bilatérale) de 0.334. RS93 13

12

11

10

9

8

7

6

Nb d'Obs 5

4

3

2

1

0














Théorique 123456789 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 49 : Histogramme des fréquences des Résidus secs (oued Souf, mars 1993)

79

Tracé Normal RS93 2,5

1,5

0,5 Théoriq.

-0,5 . Normale Val -1,5

-2,5 12345678910 Valeur

Figure 50 : Tracé de la loi Normale des Résidus secs (oued Souf, mars 1993)

II-3-3-2-2-MODELISATION ET VALIDATION :

Le programme PREVAR2D donne pour le fichier de donnée RS93.dat, 351 couples, la direction d’isotropie donnée par le variogramme de surface est de 135° (figure 51). Elle est la même celle des charges hydrauliques en mars 1993. Le fichier RS93.pcf aussi crée est utilisé par le programme MODEL, l’ajustement est validé pour un modèle sphérique avec un effet de pépite égale à 0.753 et un indice IGF de 0.0316 proche de zéro (figure 52). L’équation du variogramme est :γ ()h = 0.753 + 2.287Sph.27.74(h), l’effet de pépite est très petit (0.753) ce qui montre que l’échantillonnage a été bien fait. La variance des résidus sec est de 3.04= 0.753+2.287. Sa portée est de 27.74 km, elle représente la limite d’influence d’un puits par rapport à ses voisins.

Figure 51: Variogramme de surface des Résidus Secs (oued Souf, mars 1993) 80

Figure 52 : variogramme des résidus secs (oued Souf, mars 1993)

II-3-3-3-APPLICATION AUX RESIDUS SECS (CAMPAGNE MARS 2000) :

II-3-3-3-1- ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

Le nombre de puits échantillonnées est de 97. Les mesures du RS donne comme valeur minimale de 1.7 g/l et maximale de 30.89, avec une moyenne de 4.84 g/l. Les eaux de souf sont très chargées, ces eaux, crées des colmatage au niveau des canalisations comme nous le montre la photos (figure 53).

Cette campagne nous révèlent le danger de la minéralisation qui est trop élevé, avec une variance de 12.08 qui dépasse largement la moyenne.

L’intervalle de Tukey est : ][A1 − A2 = ]− 0.125.6.565[ avec aucune valeurs aberrantes. L’étendue est de 29.19, ce qui confirme l’hétérogénéité des données (figure 54). Au début nous avons étudié l’ajustement des résidus secs selon la loi Normale (figure 55). Elle nous montre une dissymétrie prononcée à gauche, ce qui indique que cette distribution peut être ajuster à une loi log-normale. Elle a été confirmée par transformation logarithmique des résidus secs (figure 56 et 57) par le programme STAT du logiciel GEO-EAS, qui lui seule assure cette tache. Le test d’ajustement nous donne un indice de Kolmogorov-Smirnov de 2.201 et une signification asymptotique (bilatérale) égale à 0, ce qui confirme que les résidus secs de la campagne mars 2000 s’ajuste à une loi log-Normale. 81

Figure 53 : Canalisations d’eau potable colmatées (oued Souf, 2001) par BG.

RS00

80

70

60

50

40

Nb d'Obs

30

20

10

0 Théorique -5 0 5 10 15 20 25 30 35 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 54 : Histogramme des fréquences des Résidus secs (oued Souf, mars 2000)

82

Tracé Normal RS00 3

2

1 Théoriq. 0

. Normale -1 Val

-2

-3 -2 4 1016222834 Valeur

Figure 55 : Tracé de la loi Normale des Résidus secs (oued Souf, mars 2000)

II-3-3-3-2-TRANSFORMATION LOGARITHMIQUE :

D’après Freeze (1975), Baker et Worthington (1973), la plupart des paramètres qui rentrent dans le cycle hydrologique ont une distribution log-normale dans l’espace. Par conséquent, il est préférable de procéder à leur transformation en logarithmique (Matheron, 1967). Il y a des exceptions pour les modèles Linéaires avec puissance, si notre modèle s’ajuste à ce type de modèle avant transformation logarithmique, dans ce cas les transformations logarithmiques ne sont pas obligatoire puisque le modèle linéaire avec puissance est une dérive du type linéaire. Les résidus secs de la campagne mars 2000 s’ajuste à un modèle de type linéaire, donc on fait pas de transformation logarithmique des données.

Figure 56 : Histogramme des fréquences des Logarithmes des Résidus secs (oued Souf, mars 2000)

83

Figure 57 : Tracé de la loi Log-normale des Résidus secs (oued Souf, mars 2000)

II-3-3-3-3-MODELISATION ET VALIDATION :

Le nombre de couple est de 4656, la direction d’isotropie est de 90° (figure 58), le modèle s’ajuste a un modèle linéaire de puissance supérieure à 1 (inférieur à 2). L’équation du variogramme est : γ ()h = 0.12 + 0.015Pow1.96(h), l’effet de pépite est 0.12 (figure 59).

Figure 58 : Variogramme de surface des Résidus Secs (oued Souf, mars 2000) 84

figure 59 : variogramme des résidus secs (oued Souf, mars 2000).

II-3-3-4-CONCLUSION DE LA VARIOGRAPHIE DES RESIDUS SECS :

Les variogrammes des différentes campagnes des résidus secs s’ajustent à des modèles différents (sphérique, gaussien avec effet de pépite pur et linéaire), cela explique l’hétérogénéité des valeurs et le manque d’échantillons pour bien couvrire la zone d’étude.

II-3-3-5- KRIGEAGE :

II-3-3-5-1-INTERPRETATION DES CARTES DES RESIDUS SECS KRIGEES :

II-3-3-5-1-1-INTERPRETATION DE LA CARTE KRIGEE DES RESIDUS SECS (CAMPAGNE MARS 1993) : (carte 7)

Les concentrations en RS augmentent du sud vers le nord, qui est en fait la direction d’écoulement des eaux souterraines, ce qui est toute a fait normale puisque les eaux se chargent au fur et à mesure qu’elle s’écoule, en fonction de la vitesse d’écoulement et le temps de contacte avec l’encaissant. On remarque des zones où le RS est plus ou moins faible pour la région d’étude et ce au niveau d’El Ogla avec 2.36 g/l et Mouih El Ghezala avec 2.92 g/l. Le maximum est enregistré au niveau du puits H3 (Foulia) avec 8.85g/l.

II-3-3-5-1-2-INTERPRETATION DE LA CARTE KRIGEE DES RESIDUS SECS (CAMPAGNE MARS 2000) : (carte 8)

L’augmentation des RS est dans la même direction de l’écoulement, c'est-à-dire SO-NE dans la partie Sud puis NO-SE dans la partie Nord d’El Oued .

REMARQUE :

Les eaux de oued Souf sont très chargées ce qui peut être expliqué par le temps de séjour (contacte avec l’encaissant) long et la vitesse d’écoulement faible, il est à signalé également que la contamination des eaux de la nappe phréatique par les eaux du Continental Terminal qui sont chaudes et très minéralisées.

85

H3 H103 345 Foulia H110 Hamadine

340 H107 H33 H31 Hassi Khalifa

335 H39 H86 H13 H96 H16 H23 330 H93H94 Trifaoui Guemar 325 H83 Lizerg 320 Ourmes H81 H46 H45

315

H49 310 H79

305 Oued Alenda H68 H67 H76 H56 300 H71 H66 El Ogla

295

H60 290 Réalisée par SAIBI. H. 2003 870 880 890 900

01020Km

Carte 7 : Carte krigée des résidus secs (oued Souf, mars 1993)

86

P36

360 Vers Biskra

P35 P31 P37 H112 P3H24 350 H111 P30 H103Magrane H110 Hassi Khalifa Reguiba H6 H7 H102 P1 H108 H10H8 P2 H104 340 H9 H32 H107H101 H3P61 P5H11 P10 H3H398 H29 H12 H3H37 6 H98 H87 H26 H28 H97 H86 H14 P9 H25 H23 H9H945 Trifaoui 330 H93 P12 Guemar H2H21 2 H92 H18 P7 H19 H85 H9P312 H84 H40 Ourmes H41 H82 H42P15 320 H45P16 H4H443 H80 H47

H49 H69 Bayadha 310 P1H799 H5H501 P29 H7H787 P28 Oued Alenda H73 H55 H67 H76 H63 H74 El Ogla H62 H71 300 H6H656 P40 H57 H58 H70 H59 P39 290 Vers Touggourt H61 Réalisée par SAIBI. H. 2003

860 870 880 890 900 910 920

01020Km

Carte 8 : carte krigée des résidus secs (oued Souf, mars 2000

87

II-3-4-LES ELEMENTS CHIMIQUES :

Les données utilisées proviennent d’une seule campagne juillet 1994, car c’est la seule qui contient un nombre élevé d’échantillon (42 puits). Les campagnes 1991 et 1992 ne sont pas prise en considération. L’inconvénient majeur pour les points d’eau de la campagne 1991 et 1992 réalisée par le CDTN est l’absence de leurs coordonnées x et y qui est confirmé par CDTN, vu que les travaux ont été réalisées avant que la topographie dressée par l’ENAGEO ne soit entamée 1993. Notre choix a porté sur les cations et anions identifiés par l’analyse chimique de la campagne 1994.

II-3-4-1-APPLICATION AUX CATIONS :

II-3-4-1-1-LE CALCIUM :

II-3-4-1-1-1-ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

Les valeurs varient entre 215 mg/l et 813 mg/l et une moyenne arithmétique de 586.35 mg/l, la variance est de 23563 et un écart-type de 153.503.

L’intervalle de Tukey est : ][A1, A2 = ]198,804[, qui nous donne une seule valeur aberrante. L’asymétrie est de –0.7 et un aplatissement de -0.41, l’histogramme des fréquence (figure 60) et le tracé de le loi normale nous indique que le calcium s’ajuste à la loi Normale (figure 61). Le test d’ajustement donne un indice de Kolmogorov-Smirnov de 1.245 et une signification asymptotique (bilatérale) de 0.09, qui nous confirme cette normalité.

CA

16

14

12

10

8

Nb d'Obs

6

4

2

0














Théorique 100 200 300 400 500 600 700 800 900 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 60 : Histogramme des fréquences des Calciums (oued Souf, juillet 1994) 88

Tracé Normal CA 2,5

1,5

0,5 Théoriq.

-0,5 . Normale Val -1,5

-2,5 150 300 450 600 750 900 Valeur

Figure 61: Tracé de la loi Normale des calciums (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-1-1-2-MODELISATION ET VALIDATION :

A partir du fichier de donnée de base ca94.dat, le programme PREVAR2D nous calcul le nombre de couple qui est en fait le même pour les autres éléments chimiques : 730. Le programme MODEL ajuste le variogramme expérimental au modèle avec effet de pépite pur (figure 63) ce qui explique l’indépendance totale des observations. L’équation du variogramme est : γ ()h = 24000 , selon la direction d’isotropie 85° (figure 62). D’après le variogramme de surface donné par VARIO2D, celui-ci indique l’hétérogénéité pur des calciums dans la région du Souf. La validation est assurée par le même programme en affichant l’indice IGF égale a 0.036.

Figure 62 : Variogramme de surface des Calciums (oued Souf, juillet 1994)

89

Figure 63 : Variogramme du Calcium (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-1-1-3-INTERPRETATION DE LA CARTE KRIGEE DU CALCIUM : (carte 9) Globalement, les teneurs en calciums sont élevées un peu partout dans la région du Souf. La valeur minimale est enregistrée au niveau du puits H78 (215 mg/l) située à Nakhla, et la plus élevée au niveau du puits P31 avec 813 mg/l (Nord-est Hassi Khalifa). 90

P36

360

P35 P31

350 Foulia P30 H5 H103 H110 H7 340 H32 Hamadine

H36Guamra Hassi Khalifa H13 El Arfsi H24 H96 P9 330 H16 H93

P32 H40 H83 H41 H81 H82 Lizerg 320 H46 Ourmes

H48 P18 Bayadha 310 H50 P2P11 9 El Gouiret H100 H78 Nakhla H67 H76 H74 Oued Alenda H71 El Ogla 300 H66 P40 Debidibi

P39 290 Bou Goufa H61 Réalisée par SAIBI. H. 2003 860 870 880 890 900 910 920

01020Km

Carte 9 : carte krigée du calcium (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-1-2-LE MAGNESIUM :

II-3-4-1-2-1- ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

La valeur minimale est de 2 mg/l et la plus grande de 543 mg/l avec une moyenne de 142.476. La variance est égale à 11752 et l’écart-type de 108.406.

L’intervalle de Tukey est ][A1, A2 = ]−111,261[, après analyse des données on trouve cinq valeurs aberrantes. Ces valeurs aberrantes peuvent être dues à l’anisotropie de notre aquifère. Visuellement l’histogramme des fréquence (figure 64) et le tracé de la loi normale (figure 65) nous montre la normalité des magnésiums avec une asymétrie de 1.65 et un aplatissement positif de 3.63. Le test d’ajustement vérifie cette adéquation avec un indice de Kolmogorov- Smirnov de 1.104 et une signification asymptotique (bilatérale) de 0.175. 91

MG

22

20

18

16

14

12

10

Nb d'Obs

8

6

4

2

0

















Théorique -100 0 100 200 300 400 500 600 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 64 : Histogramme des fréquences des Magnésiums (oued Souf, juillet 1994)

Tracé Normal MG 2,5

1,5

0,5 Théoriq.

-0,5 . Normale Val -1,5

-2,5 -50 50 150 250 350 450 550 650 Valeur

Figure 65 : Tracé de la loi Normale des Magnésiums (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-1-2-2-MODELISATION ET VALIDATION :

Le modèle ajusté par MODEL est de type équation linéaire : γ ()h = 3840 + 69.7Pow.1.38(h), l’effet de pépite est grand 3840 (figure 67). Elle peut être expliquée par une erreur d’échantillonnage ou de la microrégionalisation. Le krigeage a été fait selon la direction d’isotropie 85° (figure 66). La validation est bonne avec un IGF petit de 0.0235. 92

Figure 66 : Variogramme de surface des Magnésiums (oued Souf, juillet 1994)

Figure 67 : Variogramme du Magnésium (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-1-2-3-INTERPRETATION DE LA CARTE KRIGEE DU MAGNESIUM : (carte 10)

Les variations du magnésium, sont surtout remarquées dans l’axe El Oued-Foulia c’est-à-dire SE-NW, entre le puits P18 (El Oued) qui présente 2 mg/l et le puits P36 (Foulia) avec 543 mg/l. Cette direction se confonde avec la direction de l’écoulement des eaux souterraines (même type de modèle d’ajustement que le calcium). 93

P36

360

P35 P31

350 Foulia P30 H5 H103 H110 H7 Hamadine 340 H32

H36 H13 H96 P9 H16 H24 330 El Arfsi H93 Hassi Khalifa Ghamra P32 H40 H83 H41 H81 H82 320 H46 Lizerg Ourmes EL OUED H48 P18 P19 310 H50 P21 Bayadha H100 H78 Oued Alenda Nakhla H67 H76 H74 H71 300 H66 El Ogla P40 Debidibi P39 290 Bou Goufa H61 Réalisée par SAIBI H. 2003

860 870 880 890 900 910 920

01020Km

Carte 10 : carte krigée du magnésium (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-1-3-LE SODIUM :

II-3-4-1-3-1- ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

La fourchette de variation du sodium dans la région du Souf est de 68 mg/l à 7500 mg/l avec une moyenne de 596.64 mg/l.

L’intervalle de Tukey : ][A1, A2 = ]− 515,835[ et le nombre de valeurs aberrantes est de 6. La variance est très grande (1310713) et un écart-type aussi de 1144.864, ce qui nous renseigne sur la grande variabilité du sodium dans la région. L’histogramme de fréquence (figure 68) nous montre une dissymétrie net à droite avec une asymétrie calcule de 5.61. Le tracé de la loi Normale (figure 69) nous montre aussi le non ajustement des sodiums à cette loi. Le test d’ajustement nous le confirme encore avec un indice de Kolmogorov-Smirnov qui est de 2.221 et une signification asymptotique (bilatérale) nulle. 94

Après transformation logarithmique des données par le programme STAT du logiciel GEO- EAS, l’histogramme des fréquence obtenus (figure 70) nous donne une symétrie et une asymétrie très faible de 0.789. Le tracé de la loi log-normale du sodium (figure 71) nous le confirme. NA 45

40

35

30

25

20

Nb d'Obs

15

10

5

0













Théorique -1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 68 : Histogramme des fréquences du Sodium (oued Souf, juillet 1994)

Tracé Normal NA 2,5

1,5

0,5 Théoriq.

-0,5 . Normale Val -1,5

-2,5 -1000 1000 3000 5000 7000 9000 Valeur

Figure 69 : Tracé de la loi Normale du Sodium (oued Souf, juillet 1994) 95

Figure 70 : Histogramme des fréquences des Logarithmes de Sodium (oued Souf, juillet 1994)

Figure 71 : Tracé de la loi Log-normale du Sodium (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-1-3-2-MODELISATION ET VALIDATION :

Puisque le modèle ajusté est de type linéaire, dans ce cas on garde le modèle. L’équation du variogramme est γ ()h = 3360Pow.1.72(h) (figure 73) sans effet de pépite ce qui prouve la régularité du sodium. Le krigeage est selon la direction d’isotropie 85° (figure 72). La validation est acceptée avec un IGF de 0.15. 96

Figure 72 : Variogramme de surface des Sodiums (oued Souf, juillet 1994)

Figure 73 : Variogramme du Sodium (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-1-3-3-INTERPRETATION DE LA CARTE KRIGEE DU SODIUM : (carte 11)

Cette carte nous montre une homogénéisation du sodium dans les alentours de la ville d’El Oued de rayon environs 30 km, puis brusquement on observe une augmentation rapide dans le sens NW-SE, entre le puits P32 (El oued) avec 68 mg/l et le puits P36 (Foulia) avec une teneur en sodium de 7500 mg/l. Les sodiums croit dans la direction de l’écoulement des eaux souterraines. 97

P36

360

P35 P31

350 Foulia P30 H5 H103 H110 H7 340 H32 Hamadine

H36 H13 H24 H96 P9 Hassi Khalifa 330 El Arfsi H16 H93 Ghamra P32 H40 H83 H41 H81 H82 320 H46 Lizerg Ourmes EL OUED

H48 P18 Bayadha 310 P19 H50 El Gouiret P21 H100 H78 Nakhla H67 H76 Oued Alenda H74 El Ogla H71 300 H66 P40 Debidibi

P39 290 Bou Goufa H61 Réalisée par SAIBI. H. 2003 860 870 880 890 900 910 920

01020Km

Carte 11 : carte krigée de sodium (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-2-LES ANIONS :

II-3-4-2-1-LES SULFATES :

II-3-4-2-1-1- ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

Les sulfates varient de 450 mg/l à 5000 mg/l avec une moyenne de 1956.38 mg/l. Ce sont des valeurs très élevée. C’est l’élément le plus abondant dans la région du Souf. Les sulfates proviennent de la dissolution de l’anhydrite (CaSO4) du Gypse (CaSO4, 2H2O) en contacte avec l’eau. Ils se présentent sous forme d’intercalations dans les sables d’age quaternaire.

L’intervalle de Tukey est ][A1, A2 = ]695,2465[, l’analyse du fichier de données permet d’identifier 6 valeurs aberrantes. La variance est élevée : 634574, ainsi que l’ecart-type : 796.602. 98

L’histogramme des fréquences (figure 74) nous montre une asymétrie avec une asymétrie faible de 1.69. Le tracé selon la loi normale des anions sulfates montre un bon ajustement selon la droite d’henry (figure 75). Le test d’ajustement accepte la loi Normale avec un indice de Kolmogorov-Smirnov de 1.042 et une signification asymptotique de 0.227.

SO4

28

26

24

22

20

18

16

14

12

Nb d'Obs

10

8

6

4

2

0



















Théorique -1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 74 : Histogramme des fréquences des Sulfates (oued Souf, juillet 1994)

Tracé Normal SO4 2,5

1,5

0,5 Théoriq.

-0,5 . Normale Val -1,5

-2,5 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 Valeur

Figure 75 : Tracé de la loi Normale des Sulfates (oued Souf, juillet 1994)

99

II-3-4-2-1-2-MODELISATION ET VALIDATION :

Le modèle ajusté du variogramme expérimental est de type linéaire avec un effet de pépite. L’équation du variogramme est : γ ()h = 240500 + 3164.333Pow.1.41(h) (figure 76). L’effet de pépite est grand : 240500, ce qui n’est pas due a des erreurs, mais plutôt à l’hétérogénéité de l’aquifère avec en plus l’existence des intercalations d’anhydrites et de gypses. Le Krigeage est fait selon la direction d’isotropie donnée par le variogramme de surface (figure 75) qui est de 85°. La validation est très bonne avec un IGF de 0.0469.

Figure 75 : Variogramme de surface des Sulfates (oued Souf, juillet 1994)

Figure 76 : Variogramme des Sulfates (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-2-1-3-INTERPRETATION DE LA CARTE KRIGEE DES SULFATES : (carte 12)

Les eaux de Souf sont très chargées en sulfates. Cette concentration est surtout observée dans le sens NW-SE, selon le couloir qui relit Bayadha au SE et Foulia au NW. Les teneurs varient de 450 mg/l au niveau du puits H78 à 5000 mg/l au niveau du puits P36. 100

P36

360

P35 P31

350 Foulia P30 H5 H103 H110 H7 Hamadine 340 H32

H36 H13 H24 H96 P9 330 H16 H93 El Arfsi Ghamra Hassi khalifa P32 H40 H83 H41 H81 H82 320 H46 Ourmes Lizerg

EL OUED H48 P18 310 P21P19 H50 Bayadha H100 H78

Oued Alenda H67 H76 H74 H71 300 H66 P40 El Ogla

P39 290 H61 Bou Goufa Réalisée par SAIBI. H. 2003

860 870 880 890 900 910 920

01020Km

Carte 12 : carte krigée des sulfates (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-2-2-LES CHLORURES :

II-3-4-2-2-1- ANALYSE STATISTIQUE ELEMENTAIRE :

Ils proviennent généralement de la dissolution de la halite (NaCl) et de la sylvite (KCl) en contacte avec l’eau. Les concentrations dans la région du Souf varient de 110 mg/l à 11200 mg/l avec une moyenne de 844.19 mg/l.

L’intervalle de Tukey est : ][A1, A2 = ]− 800,1270[ donne cinq valeurs aberrantes. La variance est très grande : 2886953 et l’écart-type de 1699.104. Au début nous avons réalisé l’histogramme des fréquence (figure 77) et le tracé de la loi normale (figure 78), ce qui nous a permis de visuellement que les chlorures ne s’ajustent pas à la loi gaussienne, puisqu’elle présentait une grande asymétrie de l’ordre de 5.78. Les transformations de ses données en logarithmes à l’aide du programme STAT du logiciel GEO-EAS nous trace l’histogramme des fréquence avec de nouveau une asymétrie, mais 101 moyen marquée. Le tracé de la loi log-normale montre en fait un ajustement des chlorures selon la loi log-normale (figure 79 et 80). Le test d’adéquation de Komogorov-Smirnov nous ajuste les chlorures à la loi log-Normale puisque la signification asymptotique (bilatérale) est nulle et l’indice de Kolmogorov- Smirnov est de 2.232.

CL

50

45

40

35

30

25

Nb d'Obs 20

15

10

5

0

















Théorique -2000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 77 : Histogramme des fréquences des Chlorures (oued Souf, juillet 1994)

Tracé Normal CL 2,5

1,5

0,5 Théoriq.

-0,5 . Normale Val -1,5

-2,5 -2000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Valeur

Figure 78 : Tracé de la loi Normale des Chlorures (oued Souf, juillet 1994) 102

Figure 79 : Histogramme des fréquences des Logarithmes des Chlorures (oued Souf, juillet 1994)

Figure 80 : Tracé de la loi Log-normale des Chlorures (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-2-2-2-MODELISATION ET VALIDATION :

Le modèle ajusté au début avant transformation logarithmique, est de type linéaire, on gardera ce modèle qui définie une équation de type : γ ()h = 5496.333Pow.1.8(h) sans effet de pépite ce qui montre la continuité des chlorures (figure 82). 103

Le Krigeage est fait selon la direction d’isotropie 70° donnée par le variogramme de surface (figure 81). La validation est donnée par l’indice IGF (0.14) du programme MODEL du logiciel VARIOWIN.

Figure 81 : Variogramme de surface des Chlorures (oued Souf, juillet 1994)

Figure 82 : Variogramme des Chlorures (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-2-2-3-INTERPRETATION DE LA CARTE KRIGEE DES CHLORURES : (carte 13)

Cette carte ressemble beaucoup à la carte Krigée du sodium puisque les chlorures et les sodiums forment un seule espèce minérale qui est la halite (NaCl). → Na+ + Cl- NaCl (Halite) ← Le sodium et les chlorures présentent le même type de modèle linéaire sans effet de pépite qui prouve la relation entre ces deux éléments et une grande corrélation : le coefficient de corrélation r2=0.99. Les variations sont dans le sens Sud-est (El oued) au niveau du puits P18 où la teneur en chlores est de 110 mg/l vers le Nord-ouest au niveau du puits P36 : 11200 mg/l à Foulia. L’augmentation est dans le même sens que celui de l’écoulement des eaux souterraines. 104

P36

360

P35 P31

350 Foulia P30 H5 H103 H110 H7 Houba 340 H32 Hamadine

H36 H13 H24 H96 P9 Hassi Khalifa 330 H16 H93 Ghamra P32 H40 H83 H41 H82 320 H81 H46 Lizerg Ourmes EL OUED H48 P18 310 H50 P2P11 9 Bayadha H100 H78 Oued Alenda H67 H76 H74 El Ogla H71 300 H66 P40

P39 290 Bou Goufa H61 Réalisée par SAIBI. H. 2003 860 870 880 890 900 910 920

01020Km

Carte 13 : carte krigée des chlorures (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-2-3-LES BICARBONATES :

II-3-4-2-3-1- ANALYSE STATISTIQUE :

Son origine est généralement associée à celles des minéraux carbonatées tel que le Natron (Na2CO3) et Trona (Na2CO3NaHCO3H2O) lors de l’écoulement des eaux souterraines. Une couche importante de carbonate mis en évidence par la géophysique de 1992 et ce dans la région Nord-est d’El Oued à la base de la nappe phréatique. Cette couche carbonatée joue un rôle important dans la minéralisation des eaux. Les bicarbonates varient de 16 mg/l à 137 mg/l, avec une moyenne de 69.86 mg/l. La variance est moyenne par rapport aux autres éléments chimiques, elle est de 1233, l’écart-type est de 35.118. L’histogramme des fréquences (figure 83) présente une allure symétrique avec une asymétrie calculée de 0.4. Les bicarbonates d’ajuste selon la loi normale (figure 84). 105

Le test d’ajustement nous le confirme avec un indice de Kolmogorov-Smirnov 0.84 et une signification asymptotique (bilatérale) de 0.481.

HCO3 13

12

11

10

9

8

7

6

Nb d'Obs 5

4

3

2

1

















0 Théorique 0 20 40 60 80 100 120 140 Normal Limites Sup. (x <= limite)

Figure 83 : Histogrammes des fréquences des Bicarbonates (oued Souf, juillet 1994)

Tracé Normal HCO3 2,5

1,5

0,5 Théoriq.

-0,5 . Normale Val -1,5

-2,5 0 20 40 60 80 100 120 140 160 Valeur

Figure 84 : Tracé de la loi Normale des Bicarbonates (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-2-3-2-MODELISATION ET VALIDATION :

Le fichier HCO3.dat utilisé par le programme VARIO2D nous a permis de réaliser le variogramme de surface (figure 85) selon une direction d’isotropie de 80°, qui sera prit en compte pour le krigeage. Le programme MODEL nous ajuste le variogramme expérimental au modèle type sphérique d’équation γ ()h = 1117.957 +181.9567Sph.10.618(h). C’est le seule qui s’ajuste à ce type de modèle ce qui explique son originalité (figure 86). La validation est très bonne puisque l’IGF est très proche de zéro : 0.00231. 106

Figure 85 : Variogramme de surface des Bicarbonates (oued Souf, juillet 1994)

Figure 86 : Variogramme des Bicarbonates (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-2-3-3-INTERPRETATION DE LA CARTE KRIGEE DES BICARBONATES : (carte 14)

La carte Krigée des bicarbonates montre une hétérogénéité qui est due à l’effet de pépite qui caractérise le variogramme des bicarbonates. On enregistre une faible valeur au niveau du puits H46 (Nord-ouest d’El Oued) avec 16 mg/l et une grande valeur au niveau du puits P9 à Hassi Khalifa avec 137 mg/l qui est due au lessivage des calcaires qui se trouvent au dessous de la ville de Hassi Khalifa (au mur de la nappe) définie par les études géophysiques (1993). 107

P36

360

P35 P31

350 Foulia P30 H5 H103 H110 H7 Hamadine 340 H32

H36 H13 H96 P9 El Arfsi H24 Hassi Khalifa 330 H16 H93

Ghamra P32 H40 H83 H41 H81 H82 320 H46 Lizerg

H48 P18 P19 310 H50 EL OUED P21 H100 H78 Bayadha Oued Alenda H67 H76 H74 El Ogla H71 300 H66 P40

P39 290 Bou Goufa H61 Réalisée par SAIBI. H. 2003 860 870 880 890 900 910 920

01020Km

Carte 14 : carte krigée des bicarbonates (oued Souf, juillet 1994)

II-3-4-3-CONCLUSION SUR LA VARIOGRAPHIE DES ELEMENTS CHIMIQUES :

On remarque que les éléments chimiques s’ajustent selon le même type de modèle de type linéaire qui est aussi le modèle des charges hydrauliques. Cela est expliquer par la relation qui existe entre le chimisme des eaux et les charges hydrauliques, puisque la minéralisation des eaux augmente dans le sens de leur écoulement. Les calciums quant à eux se présentent selon un modèle à effet de pépite pur, dû aux erreurs d’estimation. Les bicarbonates s’ajustent au modèle sphérique lié à la dissolution locales des calcaires.

108

II – 4- CONCLUSION GENERALE DE LA GEOSTATISTIQUE ET CES APPLICATIONS A LA REGION DE L’OUED SOUF :

Les variogrammes des charges hydrauliques s’ajustent aux modèles linéaire ce qui explique le même sens d’écoulement des eaux souterraines (Sud-Nord), donné par les cartes krigées. La différence des niveaux piézomètriques entre mars 1993 et avril 2002, nous renseigne sur les zones touchées par le phénomène de remontée des eaux de la nappe phréatique, qui sont : Foulia, Nord-ouest d’El oued, Nord d’El Oued, Ouzitène et kouinine. Le reste de la zone d’étude est caractérisée par un rabattement qui varie entre –50 cm à –6 mètres et qui sont localisées dans les régions à vocation agricoles.

Les variogrammes des nitrates s’ajustent aux modèles sphérique. Les cartes krigées mettent en évidence de fortes variations spatiales, avec surtout des valeurs très élevées dans les zones agricoles et à rejets d’eaux usées. La différence des taux des nitrates entre mars 1993 et avril 2002 est positive. On observe des taux dépassant souvent les normes admissibles (O.M.S.) et ce dans les régions : Guemar, Dmitha, Oudeï Trek, El Ogla, Debila, Trifaoui et Hassi Khalifa. Les nitrates ont une double origine : une origine agricole par l’utilisation excessive des engrais et une origine liée aux fosses septiques vu l’inexistence d’un réseau d’assainissement adéquat.

Pour les résidus secs, leurs variogrammes s’ajustent à différents types de modèles théoriques, mais l’analyse des cartes krigées montre une augmentation de leur teneur dans le sens de l’écoulement des eaux souterraines.

Les éléments chimiques de leurs coté, ont une ressemblance avec les charges hydrauliques en s’ajustent au même type de modèle de structure linéaire. Cette relation démontre que le chimisme des eaux de la vallée du Souf augmente dans le sens de l’écoulement des eaux souterraines avec cependant une exception pour les calciums, qui représentent un modèle à effet de pépite pur, dû aux erreurs d’estimation ou à la micro régionalisation et, les bicarbonates qui s’ajustent au modèle sphérique lié à la dissolution locales des calcaires.

Il en ressort de cette étude que les nitrates ont un comportement nettement différent des autres éléments chimiques, car la minéralisation des nitrates n’a aucun lien avec le milieu naturel mais au contraire liée à l’activité humaine.

109

III – HYDROCHIMIE, BACTERIOLOGIE, ISOTOPIE ET APPLICATION DE L’ANALYSE STATISTIQUE MULTIDIMENSIONNELLE :

INTRODUCTION :

Au cours de nos recherches bibliographiques, nous avions eu accès à diverses informations concernant les caractéristiques physico-chimiques, bactériologiques et isotopiques des eaux de la nappe phréatiques, ce sont :

In CRNA (mai 1991), les résultats d’analyses physico-chimiques et isotopiques (O18 ‰, H3 UT et C14) effectuées sur 69 échantillons d’eau.

In CRNA (février 1992), les résultats d’analyses physico-chimiques effectuées sur 64 échantillons d’eau.

In CRNA (mai 1991), résultats des analyses bactériologiques sur 9 échantillons bien répartis sur l’ensemble de la région du Souf.

In ANRH (mai 1993), les résultats d’analyses physico-chimiques effectuées sur 27 échantillons d’eau prélevés en mai 1993 dans quelques puits traditionnels exploitant la nappe phréatique.

In ANRH (juillet 1994), les résultats d’analyses physico-chimiques effectuées sur 42 échantillons d’eau de la nappe phréatique.

In KHERICI et al. (mai 1996), les résultats d’analyses physico-chimiques effectuées sur 15 échantillons d’eau de la nappe phréatique.

In IHEO (mai 2001), résultats des analyses bactériologiques dans 34 puits de la nappe phréatique de 18 agglomérations de la zone d’étude.

On se propose de traiter cette partie selon 4 axes, qui sont :

1- Hydrochimie, potabilité et aptitude des eaux à l’irrigation ; 2- Analyse Bactériologique ; 3- Analyse isotopiques ; 4- Analyse statistique multidimensionnelle (A. C. P. normée).

110

III-1- HYDROCHIMIE, POTABILITE ET APPTITUDE DES EAUX DE LA NAPPE PHREATIQUE DU OUED SOUF A L’IRRIGATION :

INTRODUCTION :

L’hydrochimie met en évidence les relations existantes entre l’eau et les formations géologiques qu’elle traverse. Elle permet aussi de connaître la répartition des faciès chimiques, de les comparer entre eux et de voir aussi leur aspect qualitatif. L’étude hydrochimique à porter sur l’analyse et l’interprétation de 5 campagnes hydrochimiques (mai 1991, février 1992, mai 1993, juillet 1994 et mai 1996).

III-1-1- CLASSIFICATION CHIMIQUE DES EAUX SOUTERRAINES :

III-1-1-1- CLASSIFICATION DES EAUX SELON STABLER :

La formule caractéristique de STABLER consiste à calculer le pourcentage de chaque ion par rapport à la concentration totale, R % = (100 / C) R, puis classer séparément les anions et les cations par ordre décroissant de gauche à droite. Les résultats (en pourcentage) sont regroupés dans le tableau 12. L’examen de ce tableau montre que pour : Les eaux de la campagne mai 1991 présentent le faciès sulfaté sodique avec 54.55 %. Les eaux de la campagne février 1992 présentent le faciès sulfaté magnésien avec 71.19 %. Les eaux de la campagne mai 1993 présentent le faciès sulfaté calcique avec 92.60 %. Les eaux de la campagne juillet 1994 présentent le faciès sulfaté calcique avec 71.43 %. Les eaux de la campagne mai 1996 présentent le faciès sulfaté calcique avec 80.00 %. D’une manière générale, les eaux de la nappe phréatique montrent une certaine homogénéité chimique avec un faciès sulfaté à chloruré calcique, sodique et magnésien. Ce qui correspond bien aux caractéristiques intrinsèque de l’aquifère quaternaire, présence de sable intercalé de lentilles d’argiles sableuses, de gypse et d’évaporites.

Campagne Faciès chimique Pourcentage (%) Chimique Mai 1991 Sulfaté Sodique 54.55 % Sulfaté Magnésien 24.24 % Sulfaté Calcique 13.64 % Chloruré Sodique 7.57 % Février 1992 Sulfaté Magnésien 71.19 % Sulfaté Calcique 23.73 % Sulfaté Sodique 5.08 % Mai 1993 Sulfaté Calcique 92.60 % Sulfaté Sodique 3.70 % Chloruré Sodique 3.70 % Juillet 1994 Sulfaté Calcique 71.43 % Sulfaté Sodique 21.43 % Chloruré Sodique 7.14 % Mai 1996 Sulfaté Calcique 80 % Chloruré Sodique 13.33 % Sulfaté Sodique 6.67 %

Tableau 12 : Classification des eaux de oued Souf (différentes campagnes) selon STABLER. 111

III-1-1-2- REPRESENTATION GRAPHIQUE SELON PIPER :

La présentation des analyses chimiques des différentes campagnes sur ce type de diagramme losangique de Piper permet d’avoir une approche globale de la composition chimique des eaux souterraines. Le principe consiste à représenter dans chaque triangle les quantités en réaction pour cent (r%), calculées par rapport à la concentration totale des ions de même signe. Dans chaque triangle, on obtient un point triple soulignant la dominance d’un cation donné. Ces deux points triples donnent un point unique, dans le losange, qui représente la nature chimique de l’échantillon considéré.

Pour les eaux de la campagne mai 1991 présentent deux familles (figure 87) : - Chloruré et sulfaté calcique et magnésienne - Chloruré sodique ou sulfaté sodique (anormal).

Les eaux de la campagne février 1992 (figure 88) se présentent presque pour la totalité la famille Chloruré et sulfaté calcique et magnésienne sauf pour le puits H42 type Chloruré sodique ou sulfaté sodique (anormal). Les eaux de la campagne mai 1993 (figure 89) se présentent une seule famille Chloruré et sulfaté calcique et magnésienne. Les eaux de la campagne juillet 1994 (figure 90) se présentent une majorité pour la famille Chloruré et sulfaté calcique et magnésienne. Les eaux de la campagne mai 1996 (figure 91) se présentent aussi la famille Chloruré et sulfaté calcique et magnésienne à l’exception du point H32 type Chloruré sodique ou sulfaté sodique (anormal).

On peut conclure que la famille dominante est Chloruré et sulfaté calcique et magnésienne, c'est-à-dire les anions montrent une évolution dans le sens de l’augmentation des ions sulfates et chlorures, pour les cations ce sont les ions calcium et magnésium.

La formule ionique dominante pour les eaux de la nappe phréatique est la suivante :

-2 - - r SO4 > r Cl > r HCO3 . r Ca+2 > r Mg+2 > r Na+. 112

Figure 87 : Diagramme de Piper (campagne mai 1991, oued Souf)

Figure 88 : Diagramme de Piper (campagne février 1992, oued Souf)

113

Figure 89 : Diagramme de Piper (campagne mai 1993, oued Souf)

Figure 90 : Diagramme de Piper (campagne juillet 1994, oued Souf)

114

Figure 91 : Diagramme de Piper (campagne mai 1996, oued Souf)

III-1-2-QUALITE CHIMIQUE DES EAUX DE LA NAPPE PHREATIQUE :

La qualité chimique des eaux a été déterminée en utilisant d’une part les normes fixées par l’organisation mondiale de la santé (O. M. S.) et d’autre part le degré hydrométrique (d°h).

III-1-2-1- POTABILITE :

La potabilité est la qualité des eaux qui est en fonction de la concentration des différents éléments chimiques que renferment ces eaux. L’OMS a fixé des normes internationales de concentration en éléments chimiques pour définir la potabilité des eaux et leur qualité en vue de l’utilisation à des fins domestique et de l’irrigation.

D’après RODIER, 1978 la concentration maximale admissible est la quantité maximale de substances à tolérer, les teneurs supérieurs peuvent être dangereuses pour la santé.

Les pourcentages des échantillons des différentes campagnes ayant dépassé les concentrations maximales admissibles sont reportés sur le tableau .

L’examen de ce tableau montre que 100 % des échantillons des différentes campagnes ont des teneurs en Ca, Mg, SO4 et Cl supérieures aux normes maximales admissibles.

Pour la conductivité, 100 % pour les campagnes : 1993, 1994 et 1996, 90% pour 1991 et 97.56 % pour 1992.

Pour le sodium, le pourcentage varie entre 57.14 % : 1996 à 80 % 1991.

115

Pour le potassium, 100 % pour les eaux de la campagne 1992 et entre 80 % pour 1991 à 94.87 % pour 1994. Pour les nitrates, on a 57.14 % pour les eaux de la campagne 1996 comme plus petite et 92.68 % pour les eaux de la campagne 1992 comme plus grande. La présence de nitrates est un indice d’utilisation d’engrais et/ou de rejet d’eaux usées.

Substances % des échantillons dépassant la concentration maximale admissible Mai 1991 Février 1992 Mai 1993 Juillet 1994 Mai 1996 Conductivité 90 % 97.56 % 100 % 100 % 100 % µs/cm exception : exception : PT3 El Oued H 71 Ca++ 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % Mg++ 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % Na+ 80 % 65.85 % 59.26 % 66.66 % 57.14 % exception : exception : exception : exception : exception : PT3 El Oued H88, H83, H93, H86, P32, P21, P18, H78, PT1 El Ogla H81, H74, H76, H71, P18, H93, H76, H66, H71, H7, H67, H66, H82, H81, H48, H36. H60, H36, H49, H46, H78, H76, H35, H24, H45, H13, H71, H66, H21, H18 H110. H48, H46, bis, H11, H36. H101. K+ 80 % 100 % 92.59 % 94.87 % 85.71 % exception : exception : exception : exception : PT3 TAG 3 H76, H71. P32, H78. H78, H76. PT1 El Ogla

2- SO4 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % Cl- 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % - NO3 90 % 92.68 % 85.18 % 58.97 % 57.14 % exception : exception : exception : exception : exception : PT1 Oued H24, H68, H96, H83, P35, P32, P18, H82, Alenda. H42. H45, H33. P19, P18, H78, H66, H93, H82, H41, H36. H78, H71, H7, H66, H61, H41, H40, H36, H16, H103.

Tableau 13 : Pourcentage des échantillons des différentes campagnes chimiques dépassant les normes de potabilité.

III-1-2-2-DURETE OU DEGRE HYDROMETRIQUE (d° H) :

On détermine également la potabilité chimique d’une eau suivant la dureté ou titre hydrométrique qui correspond à la somme des concentrations en Ca++ et Mg++. : d° h = Ca++ + Mg++ (en meq/l). 116

Où : dbt = (Ca++ + Mg++) x 5 (degrés français : d°F).

Quand une eau a une dureté qui dépasse 54 d°F elle est dite : très dure.

Le tableau 14 montre que la totalité des eaux de la nappe phréatique pour toutes les campagnes sont des eaux très dure.

Les eaux de la nappe phréatique de Oued Souf sont mauvaises pour la consommation.

Campagne hydrochimique Dureté Pourcentage (%) 1991 Très dure (>54 °f) 100 % 1992 Très dure (>54 °f) 100 % 1993 Très dure (>54 °f) 100 % 1994 Très dure (>54 °f) 100 % 1996 Très dure (>54 °f) 100 %

Tableau 14 : Dureté des eaux de oued Souf (toutes les campagnes)

III-1-2-3- APTITUDE D’UNE EAU A L’IRRIGATION :

D’après l’article de Christiansen (1971) cité par Dosso (1980), la définition d’une eau d’irrigation porte sur la sélection de ses paramètres caractéristiques, ainsi différentes classes d’eaux sont définies en fonction de plusieurs paramètres :

1- la conductivité électrique ; 2- le résidu sec ; 3- le pourcentage de sodium ; 4- les teneurs en Bore et de S. A. R. (Dosso, 1980).

Ces paramètres reflètent dans l’ordre les dangers de la pression osmotique des ions sodium, chlore, sulfate pour la plante et d’alcalinisation du sol. Les caractéristiques utilisées sont la conductivité électrique et le S. A. R. de l’eau d’irrigation.

Quatre domaines sont distingués sur l’axe des S. A. R., leurs relations déterminent douze classes qui permettent de juger la qualité d’une eau pour l’irrigation. Ces classes sont le résultat d’une démarche empirique basée sur les résultats obtenus sur les projets d’irrigation ; Le S. A. R. se calcule grâce à la formule suivante :

Na SAR = avec Na, Ca et Mg en meq /l. (Ca + Mg) 2

III-1-2-3-1-INTERPRETATION DES DIAGRAMMES DE RIVERSIDE :

- Pour la campagne 1991, on observe que toutes les eaux prélevées présentent une salinité dangereuse pour la plante et que 31.81 % d’entre elles présentent un danger alcalinisant pour le sol (figure 92). - Pour la campagne 1992, on observe que toutes les eaux prélevées présentent une salinité dangereuse pour la plante et que la majorité ont une alcalinité faible à moyen (figure 93). 117

- Pour la campagne 1994, on observe que toutes les eaux prélevées présentent une salinité dangereuse pour la plante et que 7.69 % d’entre elles présentent un danger alcalinisant pour le sol (P36, P39, H32 et H5) (figure 94).

42 40 38 36 Very 34 High S4 32 30 d 28 26

Hazar High 24

i) S3 l eq/l) 22 m lka 20 18 SAR ( Medium 16

odium (a S2 14 S 12 10 8 6 Low S1 4 2 0 250 750 2250 100 1000 10000 100000 Conductivity (µS/cm, at 25°C)

C1 C2 C3 C4 Very Low Medium High High

Salinity Hazard

Diagramme de Riverside des eaux (campagne chimique Oued Souf, 1991)

figure 92 : Diagramme de Riverside des eaux (campagne mai 1991, oued Souf)

118

42 40 38 36 Very 34 High S4 32 30 d 28 26

Hazar High 24 i) S3 l eq/l) 22 m lka 20 18 SAR ( Medium 16 odium (a S2 14 S 12 10 8 6 Low S1 4 2 0 250 750 2250 100 1000 10000 100000 Conductivity (µS/cm, at 25°C)

C1 C2 C3 C4 Very Low Medium High High

Salinity Hazard

Diagramme de Riverside des eaux (campagne chimique Oued Souf, 1992)

figure 93 : Diagramme de Riverside des eaux (campagne février 1992, oued Souf)

119

54 52 50 48 46 Very High 44 S4 42 40 38 36 34 Hazard High 32

i) S3 l 30 28 26 24

SAR (meq/l) 22 Medium 20 odium (alka S2

S 18 16 14 12 10 8 Low 6 S1 4 2 0 250 750 2250 100 1000 10000 100000 Conductivity (µS/cm, at 25°C)

C1 C2 C3 C4 Very Low Medium High High

Salinity Hazard

Diagramme de Riverside des eaux (campagne chimique Oued Souf, 1994)

figure 94 : Diagramme de Riverside des eaux (campagne juillet 1994, oued Souf)

120

III-2-BACTERIOLOGIE DES EAUX DE LA NAPPE PHREATIQUE DE OUED SOUF

Les organismes pathogènes qui peuvent être présents dans l’eau sont nombreux et très variés. Leur présence est liée à une pollution fécale de l’eau. Il est toutefois difficile de les mettre en évidence, d’une part parce qu’ils sont trop nombreux pour faire l’objet d’une recherche spécifique et, d’autre part, parce que leur identification est très difficile, voire impossible, notamment dans le cadre de certains virus. De plus, leur durée de vie dans l’eau est parfois très courte.

On préfère alors rechercher des germes qui sont toujours présents en grand nombre dans les matières fécales des hommes et des animaux à sang chaud, qui se maintiennent plus facilement dans le milieu extérieur et qui sont aisément identifiés. Ces germes sont dénommés germes indicateurs de pollution fécale et leur présence témoigne de l’existence d’une contamination fécale au moment du prélèvement.

D’après l’O.M.S., l’indicateur le plus utile pour estimer la pollution fécale est la bactérie Escherichia Coli. Abondantes dans les fèces chez l’homme (jusqu’à un milliard de bactéries par gramme de matières fraîches), assez persistantes pour être recherchées (la durée de détection dans l’eau à 20 °C varie d’une semaine à un mois), leur identification est cependant difficile et dans les analyses de routine, on recherche plutôt les bactéries coliformes thermotolérantes, E. Coli étant un membre de ce groupe.

La vitesse de désamorçage pathogène (élimination par filtration et/ou adsorption de bactéries et virus liés à des maladies) est spécifique à chaque organisme et hautement influencée par des conditions physiques et chimiques du sous-sol.

La meilleure élimination est produite dans les milieux sableux non saturés, de grain fin ou argileux-sableux avec homogénéité de grain.

III-2-1-ANALYSE BACTERIOLOGIQUE C. R. N. A. (mai 1991) :

Les analyses bactériologiques réalisées ont pour but non seulement de déterminer la qualité bactériologique de l’eau mais aussi de rechercher la contamination fécale due à l’apport des eaux usées urbaines.

Sur neuf (9) échantillons analysés, sept (7) étaient positifs aux coliformes fécaux et aux colibacilles, témoins d’une contamination fécale des eaux de la nappe phréatique.

Les concentrations en nitrates sont en corrélation avec les Streptocoques fécaux (CRNA) (figure 95). 121

RELATION ENTRE LA COCENTRATION EN STREPTOCOQUES FECAUX ET LES TENEURS EN NITRATES (CDTN, 1992)

Equation: Y = 0.161312 * X + -7.6045

40.00

Point aberrant exclu

30.00 ) l m / 100

e

erm 20.00 (g ux féca es u q o c

10.00 Strepto

0.00

40.00 80.00 120.00 160.00 200.00 240.00 Nitrates (mg / l)

Figure 95 : Relation entre la concentration en Streptocoques fécaux et les teneurs en nitrates (CDTN, 1992).

III-2-2- ANALYSE BACTERIOLOGIQUE I. H. E. O. (mai 2001) :

Une campagne de prélèvement d’échantillons d’eau pour analyse bactériologiques a été réalisée en mai 2001 dans 34 puits de la nappe phréatique de 18 agglomérations de la zone d’étude. Sur les 34 analyses, 13 sont bactériologiquement propres, dont les 4 réalisées à El Oued alors que 21 ont présenté des signes de contamination.

38 % des prélèvements dans les puits des agglomérations se sont avérés bactériologiquement propres, même dans les zones de forte densité humaine, la filtration à travers les sables fins semble très bonne. 122

Il est nécessaire de mettre en place un programme de suivi et d’analyses bactériologiques des eaux de la nappe phréatique.

III-3-ANALYSE ISOTOPIQUE :

La prospection en hydrogéologie par les isotopes du milieu se fait par :

1- Confronter les teneurs isotopiques de l’eau d’un puits ou d’une source à celle de la pluie, ou de l’infiltration sur son bassin sédimentaire ;

2- Ou, comparer entre elles, les teneurs isotopiques de tous les points d’eau accessible d’un même aquifère ;

3- Etudes des réactions d’un aquifère au signale d’entrée.

Les isotopes sont des outils d’investigation qui complètent les études hydrochimiques.

Les isotopes naturels de la molécule d’eau sont :

- les isotopes stables qui ne se désintègre pas dans le temps (Deutérium 2H, Oxygène 18O) ; - les isotopes radioactifs qui émettent des particules α et β qui se désintègrent dans le temps (Tritium 3H).

III-3-1-QUELQUES NOTIONS DES ISOTOPES ET LEURS INTERETS :

III-3-1-1-LES ISOTOPES STABLES :

La concentration de ces isotopes dans l’eau s’exprime par rapport à un standard défini. Les analyses indiquent la proportion R de l’isotope lourd par rapport à l’isotope léger :

R échantillon = 18O / 16O. Le résultat final est donné sous la forme :

- δ (en ‰) = [ R échantillon – R standard ] / R standard.

Un enrichissement en isotope lourd conduit donc à un δ (en ‰) plus positif.

III-3-1-1-1- L’OXYGENE 18 (18O) :

Le rapport 18O / 16O est fonction du fractionnement isotopique intervenant lors des processus d’évaporation, les molécules lourdes entrants en phase vapeur plus difficilement que les molécules légères. En conséquences, ce rapport doit être fonction de la température. De nombreuses études ont été effectuées sur les eaux de pluie (Dansgraad W., 1964 et Blavoux B., 1977), et elle permet d’évaluer l’altitude de l’aire d’infiltration des eaux alimentant une source.

123

III-3-1-1-2- LE DEUTÉRIUM 2H :

Cet isotope de l’atome d’hydrogène est souvent utilisé pour les phénomènes d’évaporation de l’eau et c’est un excellent marqueur des eaux ayant subi une forte évaporation.

III-3-1-2-LES ISOTOPES RADIOACTIFS :

Le seul isotope radioactif constitutif de la molécule d’eau est le Tritium.

III-3-1-2-1- LE TRITIUM 3H :

Son étude revêt une grande importance dans l’examen des phénomènes dynamiques associés au cycle hydrologique. En effet, sa période de demi-vie convient parfaitement à l’hydrogéologie des nappes de surfaces et semi profondes. Il est utilisé en radiochronologie de l’eau et son unité est U. T. 1 U. T. = 1 atome de 3H pour 1018 atomes d’hydrogène.

Si : 3H < 5 U. T. (on a une eau âgée et non renouvelée) 5 < 3H< 15 U. T. (eaux de mélange). 3H> 15 U. T. (eaux récentes).

III-3-1-3-LES ISOTOPES DE LA PHASE DISSOUTE :

Les isotopes naturels contenus dans l’eau sont nombreux, mais le plus utilisé est le 14C.

III-3-1-3-1- LE CARBONE 14C :

On préfère utiliser le 14C en raison de sa période, qui est voisine de 5730 ans. On dose le 14C des carbonates de l’eau. Ces derniers proviennent des roches carbonatées, dissoutes par CO2 de l’air supposé contenir théoriquement tout le 14C.

L’âge des eaux ou exactement temps de séjour dans l’aquifère, période de recharge, est estimé par des méthodes basées sur les teneurs en Tritium et en 14C.

Les informations (eau actuelle ou fossile) sont liées à la question recharge ou non. En zone aride et semi aride, elles sont d’une importance capitale dans un but de modélisation de l’aquifère et pour l’aménagement de certains points d’eau. Cette information qualitative peut d’ailleurs souvent s’acquérir en milieu semi aride sur la seule base du contenu en isotopes stables.

III-3-2-APPORT DES DONNEES ISOTOPIQUES :

Le centre de recherche nucléaire d’Alger (ex- CDTN) a effectué des analyses isotopiques (18O, 3H et 14C) en 1991 des eaux de la nappe phréatique et même pour la nappe du miopliocène (continental terminal). Les résultats obtenus par le Laboratoire des applications en Hydrologie et Sédimentologie sont de très grande importance pour notre étude et pour la compréhension du phénomène de remontée des eaux. Les variations de teneurs en isotopes lourds de l’eau sont dues aux réactions de transfert qui interviennent lors des changements de phases solides-liquide-gaz, c'est-à-dire pendant les phénomènes d’évaporation et de condensation. 124

III-3-3-RELATION 18O – 2H DANS LES PRECIPITATIONS :

Graig, 1961, a proposé une corrélation linéaire des teneurs en deutérium et en Oxygène 18 des précipitations : δ 2H = 8 18O + 10. C’est une droite de pente égale à 8 constantes, pour toutes les précipitations du globe, dû au fait que la condensation se fait à l’équilibre. L’ordonnée à l’origine de l’équation 10 varie, pour certaine région, si la vapeur d’origine océanique a été alimentée soit par évaporation continentale soit en provenance des mers fermées. δ 2H = 8 18O + 22 : bassin oriental de la Méditerranée (NIR, 1967). δ 2H = 8 18O + 14.5 : Pour l’Italie (Fontès et Zuppi, 1976). Les plus grandes variations observées sont liées à l’atmosphère, aux eaux continentales par le biais de deux processus, évaporation et condensation. Les changements très importants dans les teneurs en 2H et 18O sont liés à la température et à la distance des précipitations par rapport à l’origine des eaux atmosphériques (effet de continentalité). L’eau continentale porte donc, des traces des conditions dans lesquelles elle s’est formée.

III-3-3-1-VARIATION DES TENEURS EN ISOTOPES STABLES (18O ET 2H) DES EAUX SOUTERRAINES DE L’OUED SOUF :

III-3-3-1-1-NAPPE DU CONTINENTAL INTERCALAIRE :

Les teneurs en 18O des forages profonds captant le Continental Intercalaire sont de -8.3 ‰ pour le forage barrémien DW 101 et de -7.6 ‰ pour le forage barrémien DW 102, cela confirme le caractère homogène et ancien de ces eaux (CRNA, 1991). L’homogénéité des teneurs en 18O de l’ensemble du bassin oriental a été démontré par les études du projet ERESS (Etude des Ressources en Eau du Sahara Septentrional, UNESCO 1972) et A. GUENDOUZ 1985. Ces études ont donné une valeur moyenne de -8.30 ‰.

III-3-3-1-2-NAPPE DU MIOPLIOCENE (SABLES PONTIENS) DU CONTINENTAL TERMINAL :

44 échantillons d’eau de forages captant la nappe miopliocène ont été analysés par le CRNA en mai 1991, et qui couvrent l’ensemble de la région de Oued Souf ; les teneurs en 18O sont presque identiques avec une valeur moyenne de -4.12 ‰ plus ou moins 0.50 ‰.

Le diagramme 18O – 2H (figure 96) montre que les points s’alignent selon une droite d’équation δ 2H = 5.1 18O – 22.8 (CRNA, 1991) ce qui indique le caractère évaporé des eaux de la nappe des sables du pontien.

La nappe des sables du pontien est captive et profonde (200 – 250 mètres) sur toute la région du Souf. Pour expliquer le phénomène d’évaporation de ces eaux, le CRNA a émit deux (02) hypothèses qui sont :

1- Au cours de leur infiltration et leur trajet souterrain (SSE-NNW), les eaux de l’Erg Oriental (où la nappe des sables pontiens devient moins profonde et libre) s’enrichissent en isotopes lourds à la suite d’un processus d’évaporation propre au sable dunaire.

2- Le caractère homogène et évaporé des eaux peut être expliqué par une recharge ancienne qui a subi une modification de sa composition isotopique au cours de l’aridité dans ces zones, ce qui est en accord avec les données du Carbone 14C qui indiquent qu’il s’agit effectivement 125 d’eaux anciennes (au forage Nakhla, l’activité mesurée du 14C est égale à 0 en carbone moderne, c’est-à-dire un âge minimum de 40 000.

Relation Deuterium - Oxygène 18 (eaux de la nappe des sables du Miopliocène, Oued Souf 1991), CDTN

20.00 H2

H = 8 O + 10 0.00 H = 8 O + 12.5 Précipitations Mondiales Précipitations Tunis Carthage

-20.00

H = 5.1 O - 22.8

-40.00

O18 -60.00 -80.00 -60.00 -40.00 -20.00 0.00 20.00

figure 96 : Relation Deuterium-Oxygène 18 (eaux de la nappe des sables du Miopliocène, oued Souf mai 1991), CDTN.

III-3-3-1-3- NAPPE PHREATIQUE :

Les teneurs en 18O pour les eaux de la nappe phréatique sont en moyenne de l’ordre de -3.16 ‰. Les projections des analyses des points d’eau sur le diagramme 18O – 2H (figure 97) sont au- dessous de la droite météorique mondiale, ceci explique le caractère évaporé de ces eaux. L’équation est : δ 2H = 5.5 18O – 8.70 126

L’intersection de cette droite avec la droite météorique mondiale c’est au niveau des points d’eau prélevés sur la nappe phréatique de M’ Zab (A. GUENDOUZ, 1985), qui ne présente pas une marque d’évaporation. Les eaux de la nappe phréatique (d’après le CRNA) parviennent de l’évolution des eaux qui originellement avaient la même composition isotopique que celles de la région de M Zab.

Relation Deuterium - Oxygène 18 (eaux de la nappe phréatique, Oued Souf 1991), CDTN

20.00 H2

H = 8 O + 10 0.00 H = 8 O + 12.5

H = 5.5 O - 8.7 -20.00

-40.00

O18 -60.00 -80.00 -60.00 -40.00 -20.00 0.00 20.00

figure 97 : Relation Deuterium-Oxygène 18 (eaux de la nappe phréatique, oued Souf mai 1991), CDTN.

III-3-3-2-RAPPORT ENTRE LES EAUX DE LA NAPPE PHREATIQUE ET LA NAPPE DES SABLES PONTIENS :

La différence de teneurs en 18O entre les deux nappes n’est pas grande, au contraire, ils sont très proches, avec en moyenne -4 ‰ pour la nappe phréatique en moyenne et -4.1 ‰ pour la nappe des sables. 127

Cette petite différence indique que il y a un apport de la nappe des sables pontiens vers la nappe phréatique.

III-3-4-DIAGRAMME CL – 18O :

Trois types de famille d’eau ont été relevés par le CRNA sur le diagramme des teneurs en chlorures des eaux en fonction de l’oxygène 18 (figure 98).

- la première famille avec 800 mg/l de chlorures et -4.5 ‰ de18O qui correspondrait à une eau bien homogène de la nappe du miopliocène ; - la deuxième famille avec 2000 mg/l de chlorures et -2.2 ‰ de18O, relativement ancienne (teneur en Tritium basse) qui correspondrait à une partie de la masse d’eau de la nappe phréatique ; - la troisième famille avec 200 mg/l de chlorures en moyenne et -2.3 ‰ de18O qui représente les eaux récentes de la nappe phréatique vu que ça teneur en tritium est comparable à celle des eaux de précipitations actuelles.

Le reste des points d’eaux situées entre ces 3 regroupements correspondent à des points où le niveau d’eau a beaucoup remontée (axe El Oued-Reguiba), donc ayant des proportions de mélange des 3 familles décrites auparavant. 128

Figure : Relation chlorures - Oxygène 18 des eaux de la nappe phréatique (CDTN, 1991).

Cl (mg / l) 2000.00

Eaux Anciennes de la Nappe Phréatique

1600.00

Mélange des eaux de la nappe phréatique et de la nappe des sables

1200.00

800.00 Eaux Récentes de la Nappe phréatique

400.00

0.00 O-18 -4.50 -4.00 -3.50 -3.00 -2.50 -2.00

figure 98 : Relation Chlorures-Oxygène 18 des eaux de la nappe phréatique (CDTN, 1991)

III-3-5-TENEURS EN TRITIUM (3H) DES EAUX SOUTERRAINES DE L’OUED SOUF :

Pour rappel, une eau peut être classée selon la teneur en Tritium, celle-ci est bien sûre comparée aux teneurs de Tritium des précipitations de la région considérée. Les mesures des précipitations prises sont celles des deux stations Biskra et Batna (1989-1990) seuls à avoir ces teneurs et ils sont de l’ordre de 15 U. T. (CRNA, 1991).

Si : 3H < 5 U. T. (on a une eau âgée et non renouvelée) 5 < 3H< 15 U. T. (eaux de mélange). 3H> 15 U. T. (eaux récentes).

III-3-5-1-NAPPE DES SABLES DU PONTIEN (MIOPLIOCENE) :

Les teneurs en tritium des eaux de la nappe des sables du pontien sont inférieurs à 5 U. T., ce qui confirme leur ancienneté. 129

III-3-5-2-NAPPE PHREATIQUE :

Les teneurs en tritium des eaux de la nappe phréatique sont variables, on va donner le pourcentage pour chaque classe d’eau différente :

Classe de 3H 3H < 5 U. T. 5 < 3H< 15 U. T. 3H> 15 U. T. % des points d’eau 55.07 37.68 7.25

Tableau 15 : Pourcentage des points d’eau pour chaque classe de tritium.

On remarque que 55.07 % des points d’eau de la nappe phréatique ont une composante ancienne et non renouvelée, 37.68 % des points d’eau correspondent aux eaux de mélange et 7.25 % des points d’eau qui ont une composante récente. Ce classement est identique avec le classement des trois familles du diagramme Cl-18O. Cela confirme que les eaux de la nappe phréatique ont deux alimentations :

- apport d’eau des nappes souterraines surtout nappe des sables pontiens. - apport météorique, c'est-à-dire alimentation par les eaux de pluie.

III-3-6-RESULTATS DU 14C DES EAUX SOUTERRAINES DE L’OUED SOUF :

III-3-6-1-NAPPE DES SABLES DU MIOPLIOCENE :

Les valeurs de 14C sont en moyenne de 6.66 pmc. Elles varient entre 2.1 pmc pour Chott El Oued à 13.8 pmc pour R 1 Reguiba, leur âge apparent est entre 16400 ans (R 1 Reguiba) et 32000 ans (Chott El Oued). Les eaux de la nappe des sables du miopliocène sont anciennes (eaux fossiles).

III-3-6-2-NAPPE PHREATIQUE :

Les valeurs de 14C sont en moyenne de 67.96 pmc, elles varient entre 18.5 pmc pour le point PT 3 Ourmès et 123.8 pmc pour le point Ghout DW 102. L’âge des eaux varie entre 11000 ans à l’actuel (récente). Les deux composantes anciennes et récentes des eaux de la nappe phréatique confirment encore son mode d’alimentation (par les précipitation directe et apport souterrain).

III-3-7-RELATION 3H – NITRATES ET 3H – MINERALISATION : (figure 99 et 100). Les relations entre 3H – Nitrates et 3H – Minéralisation montrent 3 groupes ou masses d’eau (A. S. MOULLA et A. GUENDOUZ, 1992) : 1- Le groupe A avec des activités en tritium entre 20 et 28 U. T. des teneurs en nitrates comprises entre 50 et 100 mg/l et une minéralisation de l’ordre de 3 g/l, qui correspondraient à des eaux d’infiltration de pluies récentes. 2- Le groupe B avec des activités en tritium en moyenne de 15 U. T., des concentrations de nitrates entre 50 à 200 mg/l avec une minéralisation comprise entre 2 et 6 g/l, correspondraient à des eaux récentes. 3- Le groupe C avec des activités en tritium entre 0 et 9 U. T., des concentrations de nitrates entre 0 à 200 mg/l avec une minéralisation comprise entre 2 et 14 g/l, correspondraient à la majorité des points d’eau de la nappe dont la composante est ancienne (A. GUENDOUZ et al., 1992). 130

Figure : Relation entre Tritium H3 et Nitrates (Oued Souf, 1991), CDTN.

30.00

A

20.00 )

. . T (U m iu t i

r B T

10.00

C

0.00

0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 Nitrates (mg / l)

Figure 99 : Relation entre Tritium et nitrates (oued Souf, mai 1991), CDTN.

Figure : Relation entre Tritium H3 et Minéralisation totale (Oued Souf, 1991), CDTN.

30.00

A

20.00 . T. ) U ( ium t B Tri

10.00

C

0.00

0.00 10000.00 20000.00 30000.00 Minéralisation totale (mg / l) Figure 100 : Relation entre Tritium et Minéralisation totale (oued Souf, mai 1991), CDTN. 131

III-4-ANALYSE STATISTIQUE MULTIDIMENSIONNELLE (A. C. P NORMEE) :

L’utilisation de plusieurs descripteurs hydrochimiques et isotopiques sur un nombre assez grand d’individus (échantillons) nous a imposé le recours aux analyses multidimensionnelles. La nature des données (variables hétérogènes, c'est-à-dire de différente unité : mg/l, µs/cm, U.T., ‰, sans unité pour le pH) incite à utiliser l’analyse en composantes principales normée. Cette observation (échantillons) peut être représentée par un vecteur ayant pour composantes les teneurs des différentes espèces chimiques et isotopiques dissoutes. L’analyse en composantes principales se propose de trouver par une méthode itérative, les valeurs propres de la matrice des coefficients de corrélations linéaires entre les variables centrées (soustraction de leur moyenne) et réduites (rapport avec leur écart-type). A partir des variables, elle permet de déterminer les vecteurs propres responsables de ces valeurs propres. On peut donc résumer au mieux la structure du nuage de points dans l’espace multidimensionnel en projetant sur ses directions préférentielles d’allongement, les axes factoriels. A part la représentation graphique des relations entre variables quantitatives, l’A. C. P nous permet de visualiser en même temps les individus (échantillons) qui sont dans la relation avec les variables. A partir de cette double visualisation, on pourra interpréter les résultats en donnant un sens aux axes factoriels, à des regroupements, à des singularité et à des proximités entre variable ou entre individus. L’A. C. P est appliquée pour toutes les campagnes hydrochimiques (mai 1991, février 1992, mai 1993, juillet 1994 et mai 1996) et isotopique (1991), pour chaque campagne on présentera l’A. C. P. des variables (éléments chimiques) et l’A. C .P des individus (échantillons). Les résultats numériques (A. C. P variables et individus) sont portés en Annexe .

III-4-1-QUELQUES NOTIONS SUR L’ANALYSE EN COMPOSANTE PRINCIPALE :

De façon générale, les méthodes d’analyses des données concernent les domaines ou les problèmes qui mettent en jeu une masse importante de données et de variables, dont les représentations sous forme de tableaux ne permettent pas d’en cerner les principales caractéristiques et celles sous forme de graphique sont le plus souvent impossibles.

L’A. C. P s’applique aux données numériques quantitatives présentées sous la forme d’un tableau individus x variables. Variables

X1 X2….. Xj…. Xp

1 X11 X12…. X1j…. X1p 2 X X X X Individus 21 22…. 2j…. 2p …. …. …. …. …. i Xi1 Xi2…. Xij…. Xip …. …. …. …. …. n Xn1 Xn2…. Xnj…. Xnp

Une variable quantitative est dite métriques lorsqu’elles ont une origine absolue (le zéro) et peuvent être soumises à tous calculs statistiques. 132

Ces variables quantitatives sont continues lorsqu’elle peuvent prendre, n’importe qu’elle valeur d’un intervalle donné.

III-4-1-1-PRESENTATION DE LA METHODE DE L’A. C. P REDUITE :

Rappelons que cette méthode est de produire une ou plusieurs représentations graphiques de l’ensemble des données, dans un espace de faible dimension, de façon à mettre en évidence les caractéristiques principales de cette masse de données.

Si on considère l’espace dans lequel les individus sont représentés, la ressemblance ou la différence sont données par la mesure des distances qui séparent ces individus. Le calcul direct de ces distances n’est pas possible en raison de la diversité des unités de mesure des variables (mg/l, µs/cm, ‰, °C, U.T. pour notre cas). La solution consiste à centrer et à réduire les variables.

III-4-1-2-TRANSFORMATION DES DONNEES :

* Chaque variable X j est transformée pour devenir X j , variable centrée réduite, de moyenne nulle et d’écart type égal à 1. Le tableau obtenu à l’issue de cette transformation comporte des éléments du type :

* X ij − X j X ij = σ j

Avec X j la moyenne et σ j l’écart type.

Les variables se retrouvent ainsi toutes exprimées en nombre d’écart type, ce qui permet de considérer chacune d’elles indépendamment du choix de son unité de mesure.

REMARQUE :

Les individus se présente en numéro pour chaque campagne par mesure de présentation (projections), alors il faut consulter l’Annexe (A. C. P) pour les noms des puits qui leurs correspondent.

III-4-2- APPLICATION DE L’ANALYSE STATISTIQUE MULTIDIMENSIONNELLE AUX ELEMENTS CHIMIQUES MAJEURS DES EAUX DE LA NAPPE PHREATIQUE :

III-4-2-1-CAMPAGNE MAI 1991 :

Notre tableau de données est défini par n = 69 individus (échantillons) dont on connaît les 18 3 variables (13 variables : Mg, Ca, Na, K, HCO3, SO4, Cl, NO3, Cond., Temp., pH, O et H), les variables sont hétérogènes, il est nécessaire de les réduire : on utilise la métrique normée dans l’analyse en composantes principales. L’analyse est faite à l’aide des logiciels de statistique : STATISTICA et SPSS. La première composante principale explique 43.76 %, la deuxième 14.65 % et la troisième 12.03 %, ce qui donne 70.45 % de l’inertie totale pour les 3 premières valeur propres (Annexe II). L’inertie représente l’information totale contenue dans le nuage de point. 133

Le choix du nombre d’axe factoriels (3 axes pour la campagne 1991 et 2 pour les autres campagnes) est suivant le critère de KAISER qui consiste à ne retenir que les axes dont les valeurs propres sont supérieures à 1 et aussi le critère de CATTEL qui consiste à repérer un ralentissement dans la décroissance des valeurs propres, et à exclure celles situées au-delà lorsqu’elles différent peu les unes des autres (Annexe II). Valeur propre représente la mesure de l’inertie (variance) du nuage le long des axes principaux : 1, 2, …. Il s’agit de la quantité d’information initiale restituée par chacun de ces axes. La projection simultanée des individus et des directions de variable ne repose sur aucun principe mathématique, sa justification est essentiellement d’ordre pratique. Elle permet d’enrichir l’interprétation des résultats.

III-4-2-1-1-ANALYSE STATISTIQUE :

Variables Moyenne Ecart type Variance Coefficient de variation SO4 mg/l 1972.899 681.257 464111.0 2.89 Cl mg/l 1092.377 1233.258 1520925.0 0.88 NO3 mg/l 96.739 49.433 2444.0 1.96 HCO3 mg/l 143.928 97.002 9409.0 1.48 Ca mg/l 356.203 207.580 43090.0 1.71 Mg mg/l 390.217 168.341 28339.0 2.32 Na mg/l 1354.768 1728.182 2986614.0 0.78 K mg/l 37.913 107.625 11583.0 0.35 Cond. us/cm 5860.597 3264.824 106591 10+2 1.79 Température°C 22.010 1.601 3.0 13.75 pH 7.588 0.322 0.0 23.56 18O ‰ -3.00468 1.365497 1.86458 -2.2 3H UT 6.04638 6.095866 37.15958 0.99

Tableau 16 : Analyse statistique descriptive des variables physico-chimiques (campagne mai 1991, oued Souf)

Matrice des composantes principales 1, 2 et 3 :

1 2 3 TEMP -,282 -,268 ,482 PH -,186 ,868 2,168E-02 COND ,913 -8,824E- -,118 02 SO4 ,911 8,537E-02 -,126 CL ,915 5,352E-02 ,139 NO3 ,206 -,452 -,281 HCO3 ,757 -,252 -,180 CA 2,326E-03 ,252 ,835 MG ,944 ,137 -5,068E-02 NA ,948 2,491E-02 ,154 K ,790 ,220 ,457 O18 ,138 ,603 -,449 H3 -,159 ,547 -,196 Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. à 3 composantes extraites. 134

On remarque que l’écart des variances entre les différentes variables est grand, elle varie entre 106591 10+2 pour les conductivités à 0 pour le pH, d’après ces valeurs de variances, on peut distinguer 3 groupes. Le premier formé de Ca, Mg, K et SO4, le deuxième par les chlorures et le dernier par le sodium.

La matrice de corrélation entre variables (figure 101) nous désignent les fortes corrélations à savoir : 2 2 2 2 (SO4-Mg, r =0.87), (Na-Cl, r =0.89), (HCO3-Cond., r =0.70), (Mg-Na, r =0.88), (K-Na, 2 2 r =0.83), (Cond-SO4, r =0.84). Les autres corrélations sont inférieures à 0.5.

18 3 SO4 Cl NO3 HCO3 Ca Mg Na K cond. T °C pH O H SO4 1 Cl 0.78 1 NO3 0.23 0.20 1 HCO3 0.67 0.56 0.02 1 Ca -0.07 0.08 -0.17 -0.18 1 Mg 0.87 0.85 0.11 0.66 -0.05 1 Na 0.83 0.89 0.14 0.67 0.10 0.88 1 K 0.63 0.80 -0.04 0.41 0.38 0.76 0.83 1 cond. 0.84 0.80 0.33 0.70 -0.07 0.83 0.81 0.61 1 T °C -0.21 -0.22 -0.09 -0.27 0.21 -0.33 -0.24 -.12 -.25 1 pH -0.07 -0.09 -0.29 -0.42 0.13 -0.05 -0.14 0.02 -.22 -.14 1 18O 0.31 0.05 -0.24 0.11 -0.19 0.23 0.01 -.01 0.13 -.18 0.44 1 3H -0.11 -0.11 0.01 -0.29 -0.02 -0.09 -0.11 -.04 -.13 -.30 0.39 0.08 1

Figure 101: Matrice de corrélation des paramètres physico-chimiques (campagne mai 1991)

III-4-2-1-2-ANALYSE DES VARIABLES :

III-4-2-1-2-1-ANALYSE DES VARIABLES SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 2) : (figure 102)

Il s’agit principalement d’examiner en termes de corrélations, le positionnement des variables les unes par rapport aux autres de même que par référence aux axes, ainsi que le sens des composantes principales correspondant à ces axes. Le plan 1 x 2 est appelé Plan principal, car représente les 2 premiers axes principaux et il restitue une quantité d’information plus importante que les autres. Le nuage des variables se trouve sur un rectangle de centre 0 et de limite +1 et -1 pour chaque axe (représente le coefficient de corrélation puisque il varie entre 0 et +/- 1). L’information livrée de « visu » par cette représentation (pan principal 1 x 2) montre que les variables Mg, SO4, Cl, Na, Cond., sont très bien représentés, car ils sont très proches de +1. L’axe factoriel (F1) est défini par les variables précédentes dont les coefficients de corrélation sont proches de + 1, de façon moindre pour K et HCO3.

Les variables Ca, NO3, Temp., sont mal représentés puisque ils sont proches de l’origine.

La variable pH est bien représentée de façon moindre pour les variables 3H, 18O. L’axe factoriel (F2) est défini par ces variables.

135

On pourra conclure que l’axe F1 représente l’axe des Sulfates (sulfates sodiques et magnésien) et l’axe F2 représente l’axe Age (composante ancienne) et pH.

III-4-2-1-2-2-ANALYSE DES VARIABLES SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 3) : (figure 103)

Pour l’axe factoriel (F1) est représenté par le même groupe de variables (plan 1 x 2) à savoir : Mg, SO4, Na, Cl, Cond. 18 3 Les variables NO3, O, H, pH, Temp. sont mal représentés. La variable Ca est bien représentée pour l’axe factoriel (F3). Les calciums définissent l'axe factoriel 3.

III-4-2-1-2-3-ANALYSE DES VARIABLES SUR LE PLAN FACTORIEL (2 X 3) : (figure 104)

Cette projection garde les mêmes caractéristiques des axes trouvées auparavant.

Poids Factoriels, Fact. 1 vs. Fact. 2 Rotation: Sans Rot. Extraction: Composantes Princ. 1,0 PH 0,8 O18 H3 0,6

0,4

K MG 0,2 SO4 CA CL

Fact. 2 NA 0,0 COND

HCO3 -0,2

TEMP NO3 -0,4

-0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 Fact. 1

Figure 102 : Représentation des variables sur le plan factoriel (1 x 2) (oued Souf, mai 1991)

136

Poids Factoriels, Fact. 1 vs. Fact. 3 Rotation: Sans Rot. Extraction: Composantes Princ. 0,6

0,4 NO3 O18 HCO3 COND 0,2 H3 SO4 MG 0,0 PH CLNA -0,2

Fact. 3 TEMP -0,4 K

-0,6

-0,8 CA

-1,0 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 Fact. 1

Figure 103 : Représentation des variables sur le plan factoriel (1 x 3) (oued Souf, mai 1991)

Poids Factoriels, Fact. 1 vs. Fact. 3 Rotation: Sans Rot. Extraction: Composantes Princ. 0,6

0,4 NO3 O18 HCO3 COND 0,2 H3 SO4 MG 0,0 PH CLNA -0,2

Fact. 3 TEMP -0,4 K

-0,6

-0,8 CA

-1,0 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 Fact. 1

Figure 104 : Représentation des variables sur le plan factoriel (2 x 3) (oued Souf, mai 1991)

III-4-2-1-3-ANALYSE DES INDIVIDUS :

III-4-2-1-3-1-ANALYSE DES INDIVIDUS SUR LA PLAN FACTORIEL (1 X 2) (OUED SOUF, MAI 1991) : (figure 105)

L’analyse des individus s’opère par référence à l’individu moyen (origine) et aux axes du plan. L’individu est d’autant mieux représenté qu’il est éloigné de l’individu moyen. 137

Pour cette projection, l’individu 47 s’illustre très bien par son éloignement de l’individu moyen et cos2 de son angle (avec l’axe factoriel 1) est proche de 1, ce qui démontre qu’il est bien traduit par l’axe des sulfates, il présente une coordonnée positive : 5.87 (voir l’Annexe II pour les coordonnées des individus) qui est la plus grande valeur, plus ou moins pour l’individus 55 (Djedida DJ 03) avec 2.72. 47 s’agit d’une station de pompage et présente 5000 mg/l de sulfates, l’individu 55 est moins riche en sulfate par rapport à 47 avec 4083 mg/l. Un nuage assez importante d’individus se focalise autour de l’origine (l’individu moyen), ce qui explique leurs caractéristiques moyennes. Pour le deuxième axe factoriel (F2), c’est l’individu 66 qui contribue fortement avec une coordonnée positive de 3.78 et cos2 de son angle (par rapport à F2) tend vers 1, moindre pour l’individu 64 avec 2.58 qui oppose l’individu 60 qui présente une coordonnée négative de - 2.26 et contribue négativement à F2. L’individu 66 (Ghout Essabaiya) est très basique avec un pH = 8.4, 8.3 pour 64. L’individu 60 à un pH =7 et U. T. = 0 (eau récente) Un petit groupe d’individu formé de 64, 54 et 37 qui sont assez bien représentés sur l’axe factoriel F2 avec des coordonnées respectives (2.58, 2.35 et 2.01), leurs teneurs en tritium est élevée (dépasse 15 U. T.) avec des pH supérieure à 8. Cette projection nous montre que les eaux sont sulfatées et basique.

4 66

3

1 64

54 37

s 2 20 47 ysi l 53

a 65 n 1 5034 38 49

a 24 r 22251058 6921 o 13 5163524142 f 5 59 57 2 26 2311 3956 4332 0 27481519 67 16 35 e 1845 3614 33 r 17 6 3068 12619 4028 7 8 3 2 -1 sco r 55 o 1 ct

a 60

f -2 R G E -3 R -2 -1 0 1 2 3 4 5 6

REGR factor score 1 for analysis 1

Figure 105: Représentation des individus sur le plan factoriel (1 x 2) (oued Souf, mai 1991)

III-4-2-1-3-2-ANALYSE DES INDIVIDUS SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 3) : (figure 106)

Pour l’axe factoriel (F1) est représenté par les mêmes individus qui lui sont bien corrélé (47 et 55). Pour l’axe factoriel (F3), un seul individu qui le traduit bien c’est le 18 avec une coordonnée positive de 2.58. Le nuage d’individus restant se situe autour de l’individu moyen (origine) et présente des caractéristiques moyennes c’est-à-dire ils sont dans l’ensemble sulfaté calcique. 138

III-4-2-1-3-3-ANALYSE DES INDIVIDUS SUR LE PLAN FACTORIEL (2 X 3) : (figure 107) Cette projection n’apporte pas d’information nouvelle, puisque c’est la combinaison des deux premières projections.

5

47 4 1

s 3 18 ysi l a

n 2

a 2226

r 45 o

f 5111 39

3 53 1 6534 61

20 17 13 548 e 5912

r 60 635241 231519148 956 0 27103769214028 sco 58 67 r 5025 7 36 6163357 30 35 o 24 3842

ct 491 a 54 3 4332 2 f -1 68 R 64 G 66 55 E -2 R -2 -1 0 1 2 3 4 5 6

REGR factor score 1 for analysis 1

Figure 106: Représentation des individus sur le plan factoriel (1 x 3) (oued Souf, mai 1991)

5

47 4 1

s 3 18 ysi l a n 2

a 26

r 45 22 o

f 3911 51

3 53 1 61 3465

17 20 48 5 13 e 12 59

r 60 416352 8 14 151923 9 56 0 28 27 211069 sco 40 58 37

r 67 7 63036331635 57 25 50 o 42 24 38

ct 1 49 a 32 3243 54 f -1 68 R 64 G 55 66 E -2 R -3 -2 -1 0 1 2 3 4

REGR factor score 2 for analysis 1

Figure 107: Représentation des individus sur le plan factoriel (2 x 3) (oued Souf, mai 1991) 139

III-4-2-2-CAMPAGNE FEVRIER 1992 :

Notre tableau de données est défini par n = 64 individus (échantillons) dont on connaît les variables (11 variables : Mg, Ca, Na, K, HCO3, SO4, Cl, NO3, Cond., Temp. et pH).

III-4-2-2-1-ANALYSE STATISTIQUE :

Variables Moyenne Ecart type Variance Coefficient de variation SO4 mg/l 1789.391 446.0638 198972.9 4.01 Cl mg/l 461.937 328.4952 107909.1 1.40 NO3 mg/l 92.828 41.4555 1718.6 2.23 HCO3 mg/l 99.359 66.6887 4447.4 1.49 Ca mg/l 313.812 108.9145 11862.4 2.88 Mg mg/l 307.000 120.4460 14507.2 2.55 Na mg/l 300.234 223.5374 49969.0 1.34 K mg/l 28.422 14.7764 218.3 1.92 Cond. us/cm 4925.781 1849.688 3421345.0 2.66 Température°C 19.128 2.653 7.0 7.20 pH 7.447 0.437 0.0 17.04

Tableau 17 : Analyse statistique descriptive des variables physico-chimiques (campagne février 1992, oued Souf).

Matrice des composantes principales 1 et 2 :

1 2 SO4 ,894 2,702E-02 CL ,923 ,236 NO3 7,191E-02 ,753 HCO3 ,766 -,278 CA -,551 ,339 MG ,913 -6,900E-02 NA ,858 ,174 K ,843 -3,773E-02 COND ,850 ,237 TEMP ,149 ,332 PH -,270 ,745 Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. à 2 composantes extraites.

On remarque que l’écart des variances est important et varie entre 0.0 pour le pH à 3421345 pour la conductivité ceci explique l’hétérogénéité des variables.

Pour le coefficient de variation, la plus grande valeur est celle des pH, des températures et des sulfates cela explique que ces variables sont de type aléatoire. Les autres variables ont un coefficient faible qui confirme leur aspect déterministe.

L’examen de la matrice de corrélation (figure 108) suffit pour constater que les coefficients atteignent des valeurs élevées, qui sont : r2 = 0.92 (Cl – Cond.). 140 r2 = 0.86 (Na – Cl). 2 r = 0.82 (SO4 – Mg et SO4 – Na) 2 r = 0.75 (HCO3 – K) 2 r = 0.3 (NO3 – pH) r2 = 0.65 (Ca – Mg) 2 r = 0.82 (Mg – SO4) r2 = 0.33 (pH – Ca).

SO4 Cl NO3 HCO3 Ca Mg Na K Cond. T °C pH SO4 1 Cl 0.80 1 NO3 0.03 0.21 1 HCO3 0.66 0.60 -0.16 1 Ca -0.37 -0.35 0.04 -0.40 1 Mg 0.82 0.80 0.07 0.64 -0.65 1 Na 0.82 0.86 0.06 0.58 -0.29 0.68 1 K 0.70 0.72 0.02 0.75 -0.41 0.72 0.66 1 Cond. 0.69 0.92 0.22 0.45 -0.36 0.75 0.75 0.64 1 T °C 0.11 0.13 0.12 0.15 -0.07 0.10 0.12 0.09 0.10 1 pH -0.20 -0.11 0.30 -0.33 0.33 -0.28 -0.08 -0.17 -0.13 0.13 1

Figure 108: Matrice de corrélation des paramètres physico-chimiques (campagne février 1992)

2 D’autre sont presque nul, la plus petite est de r = 0.02 (NO3 – K).

La première composante principale explique 51.31 % et la deuxième 14.3 %. Ce qui donne 65.62 % pour les deux premières valeurs propres.

III-4-2-2-2-ANALYSE DES VARIABLES SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 2) (OUED SOUF, FEVRIER 1992) : (figure 109)

On remarque que les variables sont bien représentés car elles sont proches de la circonférence et contribuent à la construction de la première composante principale surtout les variables SO4, Mg et Cl, Na, Cond., K et HCO3 ces variables sont les plus représentatives dans le faciès chimique des eaux campagne février 1992. Le Ca et la Temp. sont mal représentés donc indépendant de la deuxième composante principale. Les nitrates reconstruit bien la deuxième composante principale avec le pH. On peut donc considérer la première composante principale comme un axe des Sulfates (sulfates magnésien et sodique) et la deuxième composante principale comme celle des nitrates. 141

Component Plot 1,0

ph no3

,5 ca temp condcl na so4 k 0,0 mg

hco3 2 t -,5 n e n o p m -1,0 Co -1,0 -,5 0,0 ,5 1,0

Component 1

Figure 109: Représentation des variables sur le plan factoriel (1 x 2) (oued Souf, février 1992)

III-4-2-2-3-ANALYSE DES INDIVIDUS SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 2) (OUED SOUF, FAVRIER 1992) : (figure 110)

Le groupe formé par les individus : 50 (H86), 28 (H42), 55 (H99) et 57 (H101 bis) sont bien corrélés avec l’axe factoriel 2 et qui ont des coordonnées positives : 2.67, 2.71, 2.37 et 2.42, plus ou moins pour 54 (H96) (2.11) et 61 (SP9) (1.88). Ces individus ont des cos2 de leurs angles avec l’axe factoriel 1 proche de +1. Pour le deuxième axe on a surtout les individus 10 (H13), 13 (H17), 9 (H12) et 17 (H20) qui sont loin de l’origine et défini bien l’axe factoriel 2 avec comme coordonnées respectives : 2.83, 3.71, 2.32 et 2.43. Les sulfates définissent le premier axe factoriel et les nitrates définissent le deuxième axe factoriel. L’information que l’on peut ressortit de cette projection est que les eaux de la campagne février 1992 sont sulfatées et présentent des teneurs en nitrates non négligeable.

142

4 13

3 10 9 17 1

s 2 2 52 ysi l

a 59 54

n 58 1 41

a 1 50 r 64 55

o 8 11 12 4 3 46 456 7 53 f 57 16 22 37 2 34 21 0 5 324943 28

3136 3548471823154256 39 44 61 e 29 2720 r 51 19 30 38 2526 246062 -1 sco 63 33 r 40 o ct

a 14

f -2 R G E -3 R -2 -1 0 1 2 3

REGR factor score 1 for analysis 1

Figure 110: Représentation des individus sur le plan factoriel (1 x 2) (oued Souf, février 1992) III-4-2-3-CAMPAGNE MAI 1993 :

Le tableau de donnée comprend n = 27 individus (échantillons) et 11 variables physico- chimiques. La première composante principale explique 56.2 % et la deuxième 11.3 %. Ce qui donne 67.5 % pour les deux premières valeurs propres de l’inertie totale, nous nous limiterons à deux axes factoriels.

III-4-2-3-1-ANALYSE STATISTIQUE :

Variables Moyenne Ecart type Variance Coefficient de variation Ca mg/l 602.259 67.9375 4615.5 8.86 Mg mg/l 151.037 90.3704 8166.8 1.67 Na mg/l 328.333 235.7352 55571.1 1.39 K mg/l 28.704 16.6521 277.3 1.72 Cl mg/l 506.296 366.2612 134147.3 1.38 SO4 mg/l 2018.037 442.9867 196237.2 4.55 HCO3 mg/l 92.259 50.2230 2522.4 1.83 NO3 mg/l 72.407 25.4336 646.9 2.84 Température°C 20.456 2.819 8.0 7.25 Cond. us/cm 4670.370 1889.610 3570627.0 2.47 pH 7.884 0.153 0.0 51.52

Tableau 18 : Analyse statistique descriptive des variables physico-chimiques (campagne mai 1993, oued Souf). 143

Matrice des composantes principales 1 et 2 :

1 2 CA ,643 -,502 MG ,907 ,101 NA ,961 ,165 K ,610 -,198 CL ,962 ,163 SO4 ,940 -9,783E-02 HCO3 ,691 ,123 NO3 -,519 ,102 TEMP 8,615E-02 ,918 COND ,974 5,141E-02 PH ,374 -8,928E-02 Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. à 2 composantes extraites.

D’après l’ordre de grandeur de la variance des différentes variables, on peut distinguer des groupes. Dans ce cas on a relevé 4 groupes, à savoir : 1 : Ca, Mg et Na. 2 : Cl et SO4. 3 : K et NO3. 4 : HCO3. La matrice de corrélation (figure 111) entre variables nous donne des valeurs positives et 2 2 2 grandes qui sont : (Ca-SO4, r = 0.67), (Mg-SO4, r = 0.92), (Cond.-Na, r = 0.98), (Cond.-Cl, 2 2 r = 0.98) et (SO4-Cond, r = 0.93).

Ca Mg Na K Cl SO4 HCO3 NO3 T °C Cond. pH Ca 1 Mg 0.40 1 Na 0.54 0.86 1 K 0.52 0.40 0.54 1 Cl 0.54 0.85 1 0.54 1 SO4 0.67 0.92 0.88 0.54 0.87 1 HCO3 0.33 0.69 0.59 0.24 0.59 0.56 1 NO3 -0.17 -0.43 -0.49 -0.22 -0.50 -0.37 -0.42 1 T °C -0.23 0.06 0.23 0.04 0.23 -0.02 0.09 0.15 1 Cond. 0.61 0.89 0.98 0.57 0.98 0.93 0.57 -0.46 0.12 1 pH 0.23 0.30 0.29 0.20 0.29 0.29 0.40 -0.07 -0.02 0.25 1

Figure 111: Matrice de corrélation des paramètres physico-chimiques (campagne mai 1993)

III-4-2-3-2-ANALYSE DES VARIABLES SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 2) (OUED SOUF, MAI 1993) : (figure 112)

D’après la projection, les variables Na, Cl, Cond., Mg, SO4 sont très bien représentés sur le premier axe factoriel. HCO3, K et Ca sont plus ou moins représentés pour le premier axe factoriel. pH et NO3 sont mal représentés. La variable Temp est très bien représentée car elle est très proche de + 1 pour l’axe factoriel 2. Alors le deuxième axe factoriel est défini par cette variable (température). 144

La définition du premier axe factoriel c’est les Sulfates car la majorité des ions (cations et anions) l’explique très bien, pour le deuxième axe factoriel est la Température qui est très bien corrélée avec cet axe. Component Plot 1,0 temp

,5

nacl no3 hco3 mg cond 0,0 ph so4 k

ca 2 t -,5 n e n o p m -1,0 Co -1,0 -,5 0,0 ,5 1,0

Component 1

Figure 112 : Représentation des variables sur le plan factoriel (1 x 2) (Oued Souf, mai 1993)

III-4-2-3-3-ANALYSE DES INDIVIDUS SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 2) (OUED SOUF, MAI 1993) : (figure 113)

L’individu 1 (H3) est très loin de l’origine et très proche du premier axe factoriel, forme un angle aigu avec ce dernier (cos2θ tend vers +1), il a comme cordonnée 2.69, plus ou moins pour le 6 (H33) avec une coordonnée positive de 2.09 et 4 (H23) avec une coordonnée de 1.74 par rapport à l’axe des sulfates. Ces trois individus sont très riches en sulfates. Pour l’axe des températures, on a les deux individus 17 (H76) et 18 (H79) qui ont des coordonnées élevés et positives (2.59 et 2.12). Les individus (presque la majorité) qui sont autour de l’intersection des deux axes ont des caractéristiques moyennes en sulfate et température. On peut conclure pour cette projection, que l’information retenue est que les eaux de la campagne mai 1993 sont sulfaté et ont des températures plus ou moins élevée.

145

3 17

18 2 1

s 14 ysi l 25 a 1 n 15 a

r 27 26 o 1613 6 1 f 23 2 20 7 4 0 10 e 24 r 228 9 19 sco r 21 o

ct -1 3 2 12 a

f 5 11 R G E -2 R -2 -1 0 1 2 3

REGR factor score 1 for analysis 1

Figure 113 : Représentation des individus sur le plan factoriel (1 x 2) (oued Souf, mai 1993)

III-4-2-4-CAMPAGNE JUILLET 1994 :

Notre tableau comprend n= 42 échantillons (individus) et 10 variables chimiques. La première composante explique 54.62 % et la deuxième 18.53 %. Ce qui donne 73.16 % de l’inertie totale pour les deux premières valeurs propres.

III-4-2-4-1-ANALYSE STATISTIQUE :

Variables Moyenne Ecart type Variance Coefficient de variation Ca mg/l 586.357 153.503 23563.0 3.82 Mg mg/l 142.476 108.406 11752.0 1.31 Na mg/l 596.643 1144.864 1310713.0 0.52 K mg/l 31.619 40.268 1622.0 0.78 Cl mg/l 844.190 1699.104 2886953.0 0.49 SO4 mg/l 1956.381 796.602 634574.0 2.45 HCO3 mg/l 69.857 35.118 1233.0 1.99 NO3 mg/l 39.548 24.471 599.0 1.61 Cond. us/cm 5740.476 4184.936 175137 e +02 1.37 pH 8.464 0.524 0.0 16.15

Tableau 19 : Analyse statistique descriptive des variables physico-chimiques (campagne juillet 1994, oued Souf).

146

L’analyse de la variance donne 4 groupes : 1 : avec des variances très élevés c’est le cas : Na, Cl et plus ou moins SO4. 2 : des variances moyennes : Ca et Mg ème 3 : moindre que le 3 groupe : K et HCO3. 4 : et une faible variance pour les Nitrates.

La matrice de corrélation (figure 114) nous renseigne sur les éléments physico-chimiques qui ont une grande corrélation entre eux qui sont : (Cond-Mg, r2= 0.84), (K-Na, r2= 0.97), (K- 2 2 2 Cond, r = 0.97), (SO4-Mg, r = 0.82) et (Cl-Cond, r = 0.98).

Ca Mg Na K Cl SO4 HCO3 NO3 Cond. pH Ca 1 Mg 0.22 1 Na 0.18 0.76 1 K 0.17 0.76 0.97 1 Cl 0.17 0.74 0.99 0.97 1 SO4 0.62 0.82 0.74 0.75 0.70 1 HCO3 -0.43 0.36 0.31 0.31 0.34 0 1 NO3 -0.05 -0.01 0.09 0.09 0.12 -0.04 0.26 1 Cond. 0.26 0.84 0.98 0.97 0.98 0.81 0.32 0.09 1 pH 0.08 0.06 -0.02 -0.04 -0.04 0.07 -0.31 -0.26 -0.02 1

Figure 114: Matrice de corrélation des paramètres physico-chimiques (campagne juillet 1994)

Matrice des composantes principales 1 et 2 :

1 2 CA ,297 ,715 MG ,871 2,948E-02 NA ,968 -6,787E-02 K ,963 -7,366E-02 CL ,959 -,104 SO4 ,854 ,391 HCO3 ,325 -,795 NO3 9,202E-02 -,488 COND ,993 -1,934E-02 PH -2,518E- ,544 02 Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. à 2 composantes extraites.

III-4-2-4-2-ANALYSE DES VARIABLES SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 2) (OUED SOUF, JUILLET 1994) : (figure 115)

La projection des variables nous révèlent que le Na, Cl, Mg, K et Cond. sont très bien présentées, et de façon moindre pour la variable SO4. Ces premiers éléments contribuent beaucoup à la formation du premier axe factoriel.

La variable Ca est bien représentée pour le deuxième axe principal du coté positif et oppose les bicarbonates (HCO3) qui sont bien représentés mais avec une valeur négative.

Les variables pH et NO3, sont mal représentées. 147

La définition du premier axe factoriel est la conductivité et le Calcium pour le deuxième axe factoriel.

Component Plot 1,0

ca

ph ,5 so4

mg cond 0,0 naclk

no3 2 t -,5 n e n

o hco3 p m -1,0 Co -1,0 -,5 0,0 ,5 1,0

Component 1

Figure 115: Représentation des variables sur le plan factoriel (1 x 2) (oued Souf, juillet 1994)

III-4-2-4-3-ANALYSE DES INDIVIDUS SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 2) (OUED SOUF, JUILLET 1994) : (figure 116)

La projection des individus nous montre que l’individu 39 (P36) est très bien défini pour le premier axe factoriel avec une coordonnée de 5.56. Pour le deuxième axe factoriel, on a les individus 9 (H32), 40 (P39), 13 (H46), 17 (H50) et 29 (H93) avec des coordonnées positives qui sont respectivement (1.55, 1.69, 1.48, 1.17 et 1.36). Ils définissent bien le caractère calcique. On a deux individus qui définissent bien l’axe du calcium mais négativement c’est le cas de 42 (P9) avec -2.54 et 25 (H78) avec -1.83 de coordonnée. Les bicarbonates définissent le premier axe factoriel et les calciums définissent le deuxième axe factoriel. On remarque que la totalité des individus forme un ellipsoïde, dont le grand axe est orienté vers le calcium. Les eaux de la campagne juillet 1994 sont fortement calcique.

148

2 40 13 9 29 212 37 17 19 45 1 1

1611 s 26 36 188 3214

ysi 2041 l 34 13 a 0 31

n 15

a 27 7 r 22 3530 o 2810 39 f 23 2

24

-1

e 33 38 r 6 12 sco

r 25 o

ct -2 a f 42 R G E -3 R -1 0 1 2 3 4 5 6

REGR factor score 1 for analysis 1

Figure 116: Représentation des individus sur le plan factoriel (1 x 2) (oued Souf, juillet 1994)

III-4-2-5-CAMPAGNE MAI 1996 :

Notre tableau de donnée est formé par n=16 (échantillons) individus et 9 variables chimiques. La première composante principale explique 47.69 % et la deuxième 19.78 %. Ce qui donne 67.48 % de l’inertie totale pour les deux premières valeurs propres.

III-4-2-5-1-ANALYSE STATISTIQUE :

Variables Moyenne Ecart type Variance Coefficient de variation Ca mg/l 575.267 158.7025 25186.5 3.62 Mg mg/l 124.867 104.2736 10873.0 1.19 Na mg/l 395.267 412.5649 170209.8 0.96 K mg/l 24.067 13.3335 177.8 1.80 Cl mg/l 556.333 579.8044 336173.1 0.96 SO4 mg/l 1807.533 645.2418 416337.0 2.80 HCO3 mg/l 71.067 34.5212 1191.7 2.06 NO3 mg/l 54.067 17.1775 295.1 3.15 pH 8.4 0.559336 0.312857 15.01

Tableau 20 : Analyse statistique descriptive des variables physico-chimiques (campagne mai 1996, oued Souf).

L’étude des variances nous donne les mêmes groupements de la campagne 1994.

149

La matrice de corrélation (figure 117) nous montre des couples de forte corrélation : 2 2 2 2 2 (Ca-SO4, r = 0.81), (Mg-Cl, r = 0.87), (Na-Cl, r = 0.94), (K-Na, r = 0.84) et (SO4-Ca, r = 0.81).

Ca Mg Na K Cl SO4 HCO3 NO3 pH Ca 1 Mg 0.33 1 Na 0.37 0.77 1 K 0.24 0.84 0.63 1 Cl 0.36 0.87 0.94 0.77 1 SO4 0.81 0.71 0.68 0.67 0.65 1 HCO3 -0.54 0.28 0.03 0.26 0.19 -0.29 1 NO3 0.07 -0.04 -0.23 0.09 -0.09 -0.05 0.06 1 pH -0.06 0.01 0.09 -0.12 0.06 -0.05 -0.19 -0.34 1

Figure 117 : Matrice de corrélation des paramètres physico-chimiques (mai 1996)

Matrice des composantes principales 1 et 2 : Composan te 1 2 CA ,561 -,709 MG ,916 ,256 NA ,891 4,277E-02 K ,842 ,306 CL ,931 ,189 SO4 ,873 -,385 HCO3 3,595E-02 ,935 NO3 -7,900E- ,108 02 PH -6,196E- -,217 03 Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. à 2 composantes extraites.

III-4-2-5-2-ANALYSE DES VARIABLES SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 2) (OUED SOUF, MAI 1996) : (figure 118)

Le Na, Cl, Mg, K et SO4 contribuent à l’explication du premier axe factoriel. Les variables Ca, NO3 et pH sont mal représentés, par contre la variable HCO3 est très représentée et contribue fortement pour le deuxième axe factoriel. Les Sulfates définissent le premier axe factoriel et les bicarbonates le deuxième axe factoriel.

150

Component Plot 1,0 hco3

,5 k mg cl no3 na 0,0 ph

so4 2 t -,5 n e ca n o p m -1,0 Co -1,0 -,5 0,0 ,5 1,0

Component 1

Figure 118: Représentation des variables sur le plan factoriel (1 x 2) (oued Souf, mai 1996)

III-4-2-5-3-ANALYSE DES INDIVIDUS SUR LE PLAN FACTORIEL (1 X 2) (OUED SOUF, MAI 1996) : (figure 119)

Pour l’axe des sulfates plus ou moins chloruré, les individus qui le traduit bien et qui sont loin de l’origine sont : 1 (H2), 2 (H5) et 4 (H32) qui ont des coordonnées positives (1.47, 2.03 et 1.73).

Le deuxième axe factoriel qui définie l’axe des bicarbonates est représenté par les individus qui lui sont bien corrélés c’est : 6 (H41) et le l’individu 12 (H78). Un autre groupe bien corrélé avec cet axe mais négativement regroupe les individus : 9, 3, 7, 15 et 8.

Le groupe formé par : 5, 10, 14, 13 et 11 sont autour de l’origine et présentent des teneurs moyennes (sulfates et bicarbonates).

Ce qu’on peut tiré d’information des projections faites pour cette campagne mai 1996 est que ces eaux sont sulfatées-chlorurées et plus ou moins bicarbonatées.

151

2,0 6 12

1,5 1

s 1,0 1 ysi l

a 5 2 n ,5

a 10 r 11 14 o f

2 13 0,0

e r

-,5 sco r o

ct 15 7 9 a 8 4 f -1,0

R 3 G E -1,5 R -1,5 -1,0 -,5 0,0 ,5 1,0 1,5 2,0 2,5

REGR factor score 1 for analysis 1

Figure 119 : Représentation des individus sur le plan factoriel (1 x 2) (oued Souf, mai 1996)

CONCLUSION GENERALE DE L’HYDROCHIMIE :

D’après les classifications de STABLER et PIPER, les eaux de l’oued Souf sont en général Sulfaté calcique, magnésien et sodique (Sulfaté sodique avec 54.55 % pour mai 1991, Sulfaté magnésien avec 71.19 % pour février 1992, Sulfaté calcique avec 92.60 pour mai 1993, Sulfaté calcique avec 71.43 % pour juillet 1994 et Sulfaté calcique avec 80 % pour mai 1996). Cette minéralisation est due aux caractéristiques intrinsèques de l’aquifère quaternaire (sable intercalé de lentilles d’argiles sableuses, de gypse et d’évaporites). Les eaux de oued Souf ont des teneurs qui dépassent les concentrations maximales admissibles pour Ca, Mg, SO4 et Cl surtout et des pourcentages assez élevés pour les conductivités, sodium, potassium et nitrates. En plus, elles sont très dures, ce qui rend leur potabilité très médiocre, voir même mauvaise pour la consommation. Pour leur utilisation en irrigation, l’interprétation des diagrammes de RIVERSIDE (S. A. R. en fonction de la conductivité) a montré que les eaux de Oued Souf (mai 1991, février 1992 et juillet 1994) appartiennent à la classe C4 (salinité dangereuse) et présentent un danger alcalinisant moyen en générale pour le sol. Du point de vue bactériologique, les deux analyses faites en mai 1991 (CRNA) et mai 2001 (IHEO) ont montré que les eaux de Oued Souf présentent des germes (streptocoques fécaux) qui peuvent provoquer des maladies sérieuses chez l’homme. L’analyse isotopique (mai 1991) des eaux de oued Souf ainsi ceux du Continental Terminal en 18O, 3H et 14C a dégagé plusieurs informations importantes, qui sont : - Les eaux de Oued Souf ont des teneurs de l’ordre de -3.16 ‰ en 18O. - Le diagramme 18O-2H montre que les eaux de la nappe phréatique ont pour équation : δ 2H = 5.5 18O – 8.7 (CRNA, 1991) qui explique le caractère évaporé de ces eaux. - D’après les teneurs en 3H, 55.07 % des eaux sont récentes, 37.68 % correspondent aux eaux de mélange et 7.25 % des eaux sont anciennes. 152

- D’après le Carbone 14, l’âge des eaux de la nappe phréatique varie entre 11000 ans et l’actuel. - Alimentation de la nappe phréatique par un certain apport des eaux du Continental terminal (nappe des sables pontiens) prouvé aussi par la relation 3H-minéralisation.

L’application de l’analyse statistique multidimensionnelle en hydrochimie (analyses chimiques) des différentes campagnes, a permis d’analyser une assez importante quantité de données et ce par l’utilisation de l’analyse en composante principale normée. L’A. C. P normée a permis d’identifiée les éléments chimiques (cations et anions) prédominent dans les eaux de Oued Souf d’après les projections des variables, a savoir les sulfates plus ou moins les chlorures comme anions et calcium comme cation. Les projections des individus ont permis de mettre en évidence des singularités ou des petits regroupements d’échantillons qui ont des concentrations assez élevés, mais presque la majorité présentent des caractéristiques moyennes (position autour de l’origine). Les résultats de l’A. C. P. normée vérifie ceux de l’analyse chimique (STABLER et PIPER).

153

IV- IMPACT SUR L’ENVIRONNEMENT ET APPROCHE DU PHENOMENE DE REMONTEE DES EAUX DE LA NAPPE PHREATIQUE PAR MODELE NUMERIQUE DE TERRAIN :

IV-1-IMPACT SUR L’ENVIRONNEMENT :

INTRODUCTION :

La gestion de l’environnement et du développement durable dans notre région doit porter en priorité sur la protection des ressources et plus particulièrement l’ eau. La connaissance de l’état de l’environnement est nécessaire pour mieux agir, de façon intégrée, sur l’ensemble des aspects de l’environnement. Connaître la situation initiale des différents secteurs permet de mieux mesurer l’impact. L’impact des différentes activités n’est pas mesurable actuellement même si quelques données existent, mais nécessitent surtout un suivi dans le temps et dans l’espace. C’est pourquoi nous avons créer une base de données pour chaque points d’eaux (nom, altitude, profondeur d’eau, conductivité et teneur en nitrates) et aussi pour chaque commune de la région du souf (nom, superficie km2, population 1998, nombre de forage, débit exploité m3/j et débit des eaux usées m3/j). Cette base de donnée sera un outil indispensable pour assurer le suivi de l’impact et aussi une aide à la décision en intégrant les systèmes d’informations géographiques pour une meilleure gestion intégrée de l’environnement de la région toute entière de oued Souf. Ce travail a été réalisé à l’aide du logiciel de cartographie et des SIG: MAPINFO version 7.0.

IV-1-1-AGRICULTURE

INTRODUCTION :

L’agriculture intensive et « moderne » est l’un des secteurs économiques qui peut avoir une incidence importante sur la dégradation de l’environnement en général et la qualité des eaux des nappes en particulier.

IV-1-1-1-REPARTITION DES TERRES UTILISEES PAR L’AGRICULTURE :

Les calculs ont été faits sur la base des données bilan annuel des services de l’agriculture de la wilaya d’El Oued.

Surface Territoire % des surfaces agricoles de la zone d’étude par rapport Wilaya Zone aux surfaces agricoles de d’étude l’ensemble de la wilaya Surface Agricole Totale 1591958 347374 22 % (SAT) ha Surface Agricole Utile 40874 17677 43 % (SAU)

Tableau 21 : Répartition des terres utilisées par l’Agriculture à El Oued (ENHPO, 2000)

154

IV-1-1-2-BILAN DES CULTURES ET SUPERFICIES AGRICOLES (1999 / 2000) :

Calcul fait sur la base du bilan annuel des services de l’agriculture (1999)

Cultures Superficie (ha) Production (T) Superficie Part superficie dans la zone totale Wilaya en zone d’étude d’étude par rapport total wilaya % Cultures 1782 25432 1789 99 % industrielles Céréales 0 0 0 Légumes secs 0 0 Cultures 3378 37328 5177 65 % maraîchères Cultures 9875 2389 26612 37 % fruitières Fourrages 402 6893 1293 31 % Total 13655 46610

Tableau 22 : Bilan des cultures et superficies agricoles d’El Oued (ENHPO, 2000)

Les cultures industrielles sont totalement concentrées dans la zone d’étude (99 %) suivies des cultures maraîchères (65 %). Cette concentration d’une culture intensive non contrôlée entraîne les risques de contamination de la nappe phréatique par utilisation excessives d’engrais et des produits phytosanitaires.

Nous avons établie une carte d’exploitation agricole (carte 15) pour notre région d’étude à partir des six (06) cartes topographiques. Cette carte nous montre bien une zone de concentration des terres à vocation agricole suivant l’axe El Ogla au sud-est et Foulia au nord-ouest. On peut aussi voir des zones d’agricultures importantes comme Hassi Khalifa (Nord-est), Z’goum et Behima et le nord de Drimini. Ces zones d’activité agricole se superposent à celles des teneurs en nitrates élevées observées lors de la campagne d’analyse chimique avril 2002. Cela est lié à l’utilisation des engrais excessives chimiques qui à leur tour polluent la nappe phréatique.

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IV-1-1-3-REPARTITION DES SUPERFICIE IRRIGUEES 1999 / 2000 (SOURCE BILANS ANNUELS 1999 / 2000 DES SERVICES DE L’AGRICULTURE DE LA WILAYA D’EL OUED) :

Commune Superficie des cultures irriguées Ha Beyadha 46 Robbah 175 Sidi Aoun 1270 Nakhla 274 Magrane 989 Hassi Khalifa 1501 Trifaoui 866 Reguiba 1727 Mihouansa 772 Ourmes 530 Oued Allenda 576 El Oued 430 Taghzout 1323 Hassi Abdelkrim 973 Guemar 2547 Debila 1132 Ogla 210 Kouinine 261.5 Total zone d’étude 15603 Total wilaya 31405 Part des cultures irriguées dans la zone 50 % d’étude par rapport à l’ensemble de la wilaya %

Tableau 23 : Superficie des cultures irriguées de oued Souf (ENHPO, 2000)

Nous constatons que 50 % de la superficie des cultures irriguées de la wilaya sont concentrés dans notre zone d’étude. Ce pourcentage représente un indicateur directe de la relation qui lie les activités agricoles et son impact négatif sur l’environnement.

IV-1-1-4-BILAN D’IRRIGATION :

(Source bilan 1999 / 2000 des services de l’agriculture de la wilaya d’El Oued) Année Ressource CI Ressource Débits Nappe Total Volume CT CI + phréatique débit pour annuel* CT l’irrigation (m3/an) (l/s) (l/s) Nombre Débit Nombre Débit Nombre Débit de (l/s) de (l/s) de puits (l/s) forages forages 1997/1998 1 200 58 1931 2131 8612 11472 13603 178743420 1998/1999 1 200 23 2225 2425 8632 11870 14295 187836300 1999/2000 0 0 35 1080 1115 10261 13580 14695 193092300

Tableau 24 : Bilan d’irrigation d’El Oued (ENHPO-AGEP, 2000) • *Volume calculé à raison de 10/h/j d’irrigation • Dose d’irrigation (1999/2000) : 12375 m3/an.

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IV-1-1-5-SITUATION DES GHOUTS ETABLIE AU 13/05/1998 :

Nombre total de ghouts : 9562. Nombre de ghouts inondés : 915. Nombre de ghouts humides : 2100. Nombre de ghouts sec : 6547.

Les communes les plus touchées par la remontée des eaux dans les ghouts sont : El Oued, Bayadha, Robbah et Kouinine.

Commune Inondé Humide Sec Total % Ghouts inondés Bayadha 249 4 12 265 94 % Kouinine 186 160 66 412 45 % H.Abdelkrim 171 340 375 886 19 % El Oued 164 40 7 211 78 % Robbah 77 27 59 163 47 % Nakhla 29 82 13 124 23 % Ourmes 13 160 133 406 3 % Debila 11 334 296 641 2 % Ogla 6 66 58 130 5 % O. Allenda 4 52 244 300 1 % Mihouansa 3 22 863 888 Magrane 1 556 375 932 0 % Taghzout 1 17 393 411 0 % Sidi Aoun 0 76 486 562 Hassi khalifa 0 0 1997 1997 Trifaoui 0 21 476 497 Reguiba 0 143 594 737 Guemar Total 915 2100 6547 9562 10 %

Tableau 25 : Etat de situation des Ghouts de oued Souf (ENHPO-AGEP, 1998)

100 000 palmiers environ ont dépéri. L’évaluation de l’impact économique devrait être faite pour mieux illustrer la non prise en compte du développement durable dans les procédures d’aménagement et de gestion des ressources. Une carte a été dressée par M. COTE sur l’état des ghouts en 2001 (figure 120). 157

figure 120 : Etat des ghouts en 2001 (d’après M. Côte)

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IV-1-1-6-INDICATEURS ENVIRONNEMENTAUX POUR L’ACTIVITE AGRICOLE :

Les indicateurs portent sur : les superficies irriguées, les doses d’irrigation, les doses d’engrais chimiques utilisées et les pesticides utilisés.

Les différents dosages optimaux devraient être fixés par les services concernés en concertation avec les agriculteurs. Les effets négatifs exercée par les activités agricoles sur l’environnement notamment sur l’eau et l’état de l’environnement d’une manière générale pourraient être exprimés par les indicateurs suivants : - Indicateur d’extension : superficies irriguées. - Indicateur d’irrigation : dose d’irrigation m3/ha. - Indicateur d’état : nombre de ghouts inondés. - Indicateur d’état : Quantités de phytosanitaires utilisés. - Indicateur d’état : dosage d’utilisation d’engrais.

Les produits phytosanitaires utilisés sont des polluants organiques, pouvant être des substances persistantes et susceptibles de bioaccumulation d’où l’intérêt de les surveiller et de contrôler. L’utilisation de certaines d’entre elles doivent être régies par une réglementation nationale, rigoureuse.

IV-1-2-ASSAINISSEMENT :

IV-1-2-1-DESSERTE EN EAU POTABLE :

Toutes les agglomérations situées dans l’air de l’étude sont desservies par un réseau d’eau potable. Le taux de raccordement moyen est élevé à 87 % (BG, 2001). Les ressources proviennent :

*de la nappe du Complexe Terminal. *de la nappe du Continental Intercalaire (alimentation d’une partie d’El oued et de Bayadha).

La minéralisation élevée des eaux et leurs températures surtout celles des eaux du Continental Intercalaire (60 °C) induisent des inconvénients au niveau de la gestion du réseau de distribution :

- le vieillissement prématuré des conduites. - un colmatage rapide des tuyaux.

Notons qu’il existe une installation de refroidissement de l’eau du forage Chouada, mais celle-ci n’est pas utilisée.

IV-1-2-2-ASSAINISSEMENT DE LA REGION DU SOUF :

A l’exception d’une partie d’El Oued, et à un degré moindre de Guemar, aucune agglomération sise dans l’air d’étude ne dispose d’un réseau structuré de collecte des eaux usées. L’assainissement est donc majoritairement de type individuel, les usagers éliminant leurs effluents via les fosses ou, à un degré moindre, directement dans une dépression du milieu naturel (ghout abandonné par exemple).

Le mode le plus répondu de traitement/évacuation des eaux usées consiste en des fosses, de type divers. C’est la pratique de la fosse perdue qui est privilégiée. Cette forme 159 d’assainissement individuel a largement contribué à l’alimentation de la nappe phréatique et à la contamination des eaux. Les 18 communes totalisent 36265 fosses. Les eaux usées urbaines et les eaux usées de drainage sont évacuées et déversées dans une dépression située à l’est de la ville d’El Oued formant une lagune. Cette lagune constitue avec la décharge un point chaud de pollution. Le nombre de ces fosses est élevé. Le bureau suisse BG a décompté le nombre par commune, évalué lors d’une enquête récente : Commune Nombre de fosses Bayadha 3051 El Ogla 470 El Oued 11665 Debila 2011 Guemar 2612 Hassi Abdelkrim 1784 Hassi Khalifa 2195 Kouinine 1016 Magrane 1941 Milhouansa 613 Nakhla 1155 Oued Alenda 513 Ourmes 404 Reguiba 2455 Robbah 2006 Sidi Aoun 845 Taghzout 849 Trifaoui 680 Total 36265 Tableau 26 : Nombre de fosses pour les communes de Oued Souf (BG-AGEP, 2001)

Avant la nappe était assez basse, le principe d’épuration par percolation n’était pas si mauvais, dans la mesure où le sol récepteur était favorable (sable) et convenablement aéré. Mais actuellement, la nappe ayant monté, dans ce cas l’épuration ne peut plus se faire correctement à cause d’une présence insuffisante d’oxygène pour les bactéries épuratrices soient en mesure d’assurer leur rôle dans de bonnes conditions. Cette pollution est aggravée par l’augmentation de la population. Le schéma ci-dessous illustre cette problématique liée à une nappe trop haute :

Figure 121: Schéma d’une fosse

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IV-1-2-3-ESTIMATION DES EAUX USEES :

Commune Débit pompé Débit exploité Débit eaux Débit eaux l/hab./j m3/j usées m3/j usées l/j/hab. Bayadha 324 8494 6795 259 Robbah 501 8624 6899 401 Sidi Aoun 256 2744 2195 205 Nakhla 519 5200 4160 415 Magrane 252 5072 4058 202 Hassi Khalifa 182 4620 3696 146 Trifaoui 388 2464 1971 310 Reguiba 296 9216 7373 237 Mihouansa 184 2280 1824 147 Ourmes 1146 5760 4608 917 Oued Alenda 348 2050 1640 278 El Oued 349 36780 29424 279 Taghzout 647 7200 5760 518 H. Abdelkrim 314 5390 4312 251 Guemar 350 10600 8480 280 Debila 355 7128 5702 284 Ogla 490 2750 2200 392 Kouinine 455 3432 2746 364 Total 129804 103843 Moyenne 409 327

Tableau 27 : estimation des eaux usées pour les communes de oued Souf (ENHPO-AGEP, 2001)

Le calcul des volumes d’eaux usées à partir de la consommation en eau donne des résultats invraisemblables, ces données sont fournies à titre indicatif. La production moyenne d’eaux usées par habitant et par jour de 327 litres ce qui est énorme.

Nous avons établie une carte de débit des eaux usées (carte 16) par communes de oued Souf, celle-ci nous montre que les communes El Oued, Guemar et Reguiba sont les communes qui déversent le plus d’eaux usées dans la région, vu le nombre croissante et important de la population et de leur activité.

IV-1-3-INDUSTRIE :

Selon l’inventaire des activités industrielles fourni par l’inspection de l’environnement de la wilaya d’El Oued, il n’y a aurait pas de problèmes majeurs de pollution industrielle. Néanmoins certaines activités et certains déchets ou substances doivent être surveillés comme : - Les déchets et carcasses issues des activités d’abattages. - Les PCB (polychlorobiphényle ou askarels. - Les matières actives utilisées pour la production d’insecticides. - Les CFC (Chlorofluorocarbones). Le secteur industriel se caractérise par une activité de transformation.

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Commune Activité Nombre d’unités El Oued Produits cosmétiques 12 Transformation plastique 7 Insecticides 2 Détergents 1 Carrelage 6 Limonaderies 2 Confiserie 5 Gomme 1 Cornets alimentaires 1 Menuiserie générale 1 Transformation aluminium 4 Quincaillerie 1 Fabrication d’extincteurs 1 Menuiserie métallique 5 Kouinine Cosmétique 2 Plastique 1 Imprimerie 1 Cornets alimentaires 1 mousse 1 Guemar Cosmétique 5 Imprimerie 1 Faïence 1 Confiserie 2 Transformation de métaux 8 céramique 1 Bayadha Cosmétique 1 Plastique 5 Imprimerie 1 confiserie 3 Taghzout Textile confection 25 plastique 2 Robbah détergent 1 Hassi Khalifa Plâtre 1 minoterie 1 Hassani Abdelkrim Carrelage 1 Transformation aluminium 2 Menuiserie métallique 2

Tableau 27 : Répartition des industries par commune (ENHPO, 2000)

CONCLUSION :

D’après les données des services agricole de la wilaya d’El Oued, les cultures industrielle occupent presque la totalité de la superficie de la wilaya et que 50 % des superficies des cultures irriguées se concentrent dans la zone d’étude. Ces deux paramètres impliquent le risque de contamination de la nappe phréatique par infiltration des eaux d’irrigation chargées surtout en nitrates. 100 000 palmiers environ ont dépéri. La région d’étude manque d’un réseau d’assainissement réel puisque on dénombre 36265 fosses qui contribuent directement à l’alimentation de la nappe et surtout à la pollution.

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IV-2- APPROCHE DU PHENOMENE DE REMONTEE DES EAUX DE LA NAPPE PHREATIQUE PAR LE MODELE NUMERIQUE DE TERRAIN :

INTRODUCTION :

Selon les phénomènes étudiés, les méthodes de généralisation ou d’intégration dans l’espace des valeurs échantillonnées à des surfaces continues sont variées et plus ou moins complexes. Ce processus est appelé l’interpolation. Cette application a pour but de représentée l’état actuel de notre région d’étude en visualisant deux couches d’informations : la topographie et la profondeur de l’eau, afin de connaître les zones de remontée. La plupart des informations disponibles sont stockées sur la base de points. Ces points irréguliers sont transformés en points réguliers (raster) puis en isolignes. On cherche a représenter des surfaces continues, pour généraliser les valeurs ponctuelles. Il faut pour cela calculer des valeurs théoriques pour tous les secteurs non échantillonnées. Ces valeurs seront interpoler afin de pouvoir les estimer en tout point de la surface étudiée.

IV-2-1-LES METHODES D’INTERPOLATIONS :

Les méthodes d’interpolations sont nombreuses et diversement complexes. On compte entre autres :

- L’interpolation globale, soulignant les grandes tendances au sein des données considérées et l’interpolation spatiale, pour laquelle chaque valeur interpolée utilise simplement les valeurs mesurées les plus proches et non l’ensemble.

- Régression spatiale-Surfaces de tendance : Lorsqu’un phénomène s’étend sur une vaste surface, de manière apparemment régulière, une méthode d’interpolation consiste à appliquer une équation de régression polynomiale aux observations mesurées de manière à établir un lien mathématique entre les valeurs mesurées et leur localisation spatiale. Par la suite, en fonction de la position de tout point de la surface, l’équation de la régression donne la valeur théorique correspondante. On applique alors une ligne ou une surface de régression dont la formule est de la forme :

Z()x = b0 + b1x + ε pour une droite de régression.

2 Z()x = b0 + b1x + b2 x + ε pour une fonction quadratique où ε est le résidu ou le bruit, qui doit être distribué normalement. Bien souvent, on applique des fonctions de régression utilisant x et y dont les trois premières sont :

f ()x, y = b0 : fonction plane horizontale.

f ()x, y = b0 + b1x + b2 y : fonction linéaire. 2 2 f ()x, y = b0 + b1x + b2 y + b3x + b4 xy + b5 y : fonction quadratique.

Ce sont des surfaces de tendance d’ordre 1 à n : surface plane = ordre 0, surface inclinée = ordre 1, surface quadratique = ordre 2, surface cubique = ordre 3, etc.… On voit que ce genre d’interpolation globale est relativement facile à établir mais qu’il est très mal adapté à des phénomènes un tant soit peu irrégulières. On prend en effet pour critère de base que les erreurs de régression sont indépendantes de la localisation, ce qui est rarement le cas.

163

L’un des apports majeurs d’une analyse de surface de tendance, les écarts au modèle étant le plus souvent spatialement dépendants, est de repérer les endroits de l’espace étudié montrant la déviation maximale par rapport à la tendance générale concrétisée par le modèle.

IV-2-1-1-PLUS PROCHE VOISINS : LES POLYGONES DES THIESSEN :

Une première fonction d’interpolation locale est la méthode des plus proches, soit les polygones de Thiessen ou de Voronoï ou encore de Dirichlet. Ces polygones découpent l’espace autour des points de base de telle manière que chacun d’eux comprend toutes les positions possibles pour lesquelles il est le plus proche point d’échantillonnage. On attribue la valeur du point en question à tout le polygone. Leur principe avantage est qu’ils sont faciles à tracer et qu’ils gèrent bien les informations qualitatives. Pour adoucir l’effet des changements abrupts aux limites des polygones, on utilise la méthode d’interpolation pycnophylactique de Tobler. Cette méthode redistribue les valeurs de manières lissée à l’intérieur des limites du polygone tout en préservant le volume total des observations.

IV-2-1-2-INTERPOLATEURS LINEAIRES-DISTANCE INVERSE :

On calcule pour l’ensemble de la région à l’étude des valeurs réparties sur une grille régulière. Chacune des valeurs est calculée à l’aide d’une fonction d’interpolation linéaire prenant en compte les valeurs mesurées en fonction de l’inverse de leur distance, avec un facteur de pondération pouvant être ajusté de manière à faire décroître plus ou moins vite la pondération des points en fonction de la distance.

IV-2-1-3-SPLINES :

Une autre méthode d’interpolation locale consiste en l’application d’une fonction « spline », version mathématique des règles flexibles autrefois utilisés par les dessinateurs pour dessiner des courbes localement régulières. Apparentées aux surfaces de tendance, elles permettent des ajustements par des fonctions polynomiales locales et non appliquées à toute la surface. Les valeurs maximales et minimales résultant de lissages de ce genre peuvent être supérieures et inférieures aux valeurs mesurées. En revanche l’allure des surfaces issues de cette méthode est particulièrement évoquées, on peut dire que :

- les surfaces de tendance d’ordre supérieur à trois sont peu fiables. - les méthodes pycnophylactiques et les splines produisent des valeurs extrêmes supérieures ou inférieures aux valeurs échantillonnées. - la distance inverse (pondération –2) donne des résultats intéressants, mais souvent des isolignes rugueuses, surtout s’il n’y a pas beaucoup de points de mesure. Pour toutes ces méthodes, l’appréciation qu’on en fait est souvent subjective. On ne peut en effet comparer les valeurs prédites aux vraies valeurs hors des points de mesure.

IV-2-1-4-LES MODELES NUMERIQUES DE TERRAIN (M.N.T.) :

L’un des objectifs de l’interpolation est de produire des modèles de terrain, lesquels sont souvent dérivés de matrices d’altitude.

IV-2-1-4-1-MATRICES D’ALTITUDES :

Conjuguent la rapidité de calcul des formats matriciels et les procédés de représentation 3 D (bloc-diagrammes). Ils permettent aussi des fonctions de recouvrement de la surface modélisée par une autre variable, souvent thématique. 164

La source majeur des MNT est la numérisation (par balayage et vectorisation) des courbes de niveau, à partir des cartes topographiques.

IV-2-2-CREATION DE LA BASE DE DONNEES :

A l’aide du logiciel MAPINFO nous avons créer un système d’information géographique pour la région du Souf, chaque puits est doté de ces propres informations à savoir les coordonnées Lambert, nom, profondeur du niveau d’eau, taux de nitrates, conductivité et son altitude. Les communes aussi sont dotées d’une base de données : coordonnées Lambert, nom de la commune, superficie, nombre de population, débit d’exploitation, débit des eaux usées et nombre de forage. La base de données des différents points d’eaux (puits traditionnels, piézomètres, etc. …) est récente d’après la campagne hydrogéologique d’avril 2002. Ce travail sera utile pour les différentes analyses thématiques et une aide de décision.

IV-2-2-1-LA TOPOGRAPHIE DE OUED SOUF :

Jusqu' à maintenant, la topographie de oued Souf n’est pas bien connue, généralement on utilise des interpolations qui ne présentent pas l’aspect réel de la région. Comme la région d’étude souffre du problème de remontée des eaux de la nappe phréatique, nous avons penser à créer deux couches d’informations, la topographie et les profondeurs des niveaux d’eau.

IV-2-2-2-CREATION D’UN MODELE NUMERIQUE DE TERRAIN (MNT) :

L’un des objectifs de l’interpolation est de produire des modèles de terrain lesquels sont souvent dérivés de matrice d’altitude obtenues après la phase de digitalisation avec création d’une base de donnée (altitude) et ce à partir de six cartes topographiques au 1/100 000e qui couvrent toute notre région d’étude qui sont :

- Carte topographique de Bir Roumi. - Carte topographique de Hassi Khalifa. - Carte topographique de Guemar. - Carte topographique de Taibet. - Carte topographique de Bir Sahnouna. - Carte topographique d’El Oued

L’étape première est la digitalisation des courbes de niveaux ainsi que les points côtés, et ce après le calage de la carte sur la carte mondiale. La deuxième étape est la création d’une base de données ou « champ » qui est la dénomination de chaque nouveau paramètres, ici c’est l’altitude en mètres, où chaque point côté ou courbe de niveau aura sa propre valeur en altitude. Le résultat est une carte altimitrique de toute la région du Souf (carte 17).

L’interpolation des altitudes par la méthode MNT (modèle numérique du terrain) nous montre les zones hautes qui sont généralement situées au Sud et les zones basses qui se trouvent au Nord de la région du Souf (carte 18).

165

IV-2-2-3-SUPERPOSITION DES COUCHES D’INFORMATIONS :

IV-2-2-3-1-ALTIMETRIE ET LES ZONES AGRICOLES : (carte 18).

La superposition de deux couches d’informations, l’altimétrie (les altitudes) et les zones d’exploitation agricole, nous renseigne sur l’impact des nitrates sur la nappe phréatique et les zones vulnérables. Cette carte nous montre que l’altimétrie de oued Souf à un pendage vers le Nord, où se trouve les basses régions. La superposition de l’agriculture sur l’altimétrie nous renseigne sur les zones à risques de contamination par les nitrates, surtout les zones où le niveau d’eau est proche de la surface du sol, c’est le cas de : El Arfsi, El Oued, Hassi Khalifa, Ez Zeggoub, Magrane, Reguiba et kouinine.

IV-2-2-3-2-ALTIMETRIE ET LES PROFONDEURS DES NIVEAUX D’EAU D’APRES LA CAMPAGNE AVRIL 2002 : (carte 19)

La superposition de l’altimétrie et les profondeurs de l’eau nous donne l’image actuel du phénomène de remontée des eaux dans la vallée du Souf. D’après cette carte, on peut voir cette remontée au nord d’El Oued, Taghzout et Ourmes, Bougouza, Est de Trifaoui, Ez Zeggoub, Foulia et Magrane.

CONCLUSION GENERALE SUR LE PHENOMENE DE REMONTEE DES EAUX :

D’après les données des services agricole de la wilaya d’El Oued, les cultures industrielleS occupent presque la totalité de la superficie de la wilaya et que 50 % des superficies des cultures irriguées se concentrent dans notre zone d’étude. Ces deux paramètres impliquent le risque de contamination de la nappe phréatique par infiltration des eaux d’irrigation chargées surtout en nitrates provenant d’engrais chimiques. 100 000 palmiers environ ont dépéri. La région d’étude manque d’un réseau d’assainissement réel puisque on dénombre 36265 fosses qui contribuent directement à l’alimentation de la nappe et surtout à la pollution.

D’après les cartes obtenues par l’interpolation MNT, l’altimétrie de la région d’étude présente un pendage vers le nord, ce qui explique l’écoulement des eaux souterraines du Sud vers le Nord. La superposition des couches d’informations : altimétrie et profondeur de l’eau, nous a servi à connaître l’ampleur de la remontée des eaux de la nappe phréatique et de localiser les zones touchées par ce problème, surtout les alentours de la ville d’El Oued, Trifaoui, Ourmes et Foulia.

CONCLUSION GENERALE

La vallée de l’oued Souf est située dans le Sahara algérien, au nord-est du Grand Erg Oriental. Elle est limitée au nord par la zone des chotts, au sud par l’extension de l’Erg Oriental, à l’est par la frontière tunisienne et à l’ouest par la vallée de l’Oued Rhir. Elle s’étend sur une superficie approximative de 350 000 hectares, elle comprend 18 communes qui représente une population totale de 367 802 habitants selon le recensement de 1998, dont un tiers environ réside dans la commune d’El Oued.

Notre zone d’étude fait partie du bassin sédimentaire du Sahara septentrional dont l’extension couvre une superficie de 780 000 km2 selon Castany (1982). Ce bassin, vaste zone d’épandage, constitue une importante dépression topographique, laquelle est sous entendue par une cuvette structurale en forme de synclinal dissymétrique. La série sédimentaire est marquée, au centre de la fosse, par d’importants accidents tectoniques subverticaux. Les pendages des bancs sont en général faibles, à l’exception de la zone de la bordure située au nord-est du bassin. Celui-ci comporte, à sa base, des formations paléozoïques marines surmontées en discordance par les formations continentales du Secondaires et du Tertiaire épaisses de plusieurs milliers de mètres. Le Quaternaire y succède et est constitué essentiellement de sables dunaires dont l’épaisseur peut atteindre quelques centaines de mètres. Seule la série supérieure présente un intérêt hydrogéologique certain. Allant du Crétacé au Quaternaire, elle est constituée d’une alternance de grès, sables, sables argileux et d’argiles, de calcaires, dolomies et de marnes, ainsi que d’évaporites. Cette série forme trois grands ensembles perméables correspondant à trois grands systèmes aquifères indépendants :

• La formation du Continental Intercalaire (CI) est représentée par des dépôts continentaux sablo-gréseux et sablo-agrileux du Crétacé Inférieur. C’est un système aquifère multicouches dont la profondeur atteint localement 2000 m et dont la puissance varie entre 200 et 400 m. Au niveau du Souf, la nappe captive du Continental Intercalaire, comprenant essentiellement les sables et grès de l’Albien, est exploitée par deux forages artésiens. • Les formations du Complexe Terminal (CT) sont très hétérogènes. Elles englobent les assises perméables du Sénonien calcaire et du Mio-Pliocène. En fait, il est possible d’y distinguer trois corps aquifères principaux, séparés localement par des horizons semi- perméables du Sénonien et de l’Eocène Inférieur, par les sables, grès et graviers du Pontien, et par les sables du Mio-Pliocène. La profondeur du Complexe Terminal est comprise entre 100 et 600 m et sa puissance moyenne est de l’ordre de 300 m, elle est exploitée par 129 forages dont certains sont artésiens. • La nappe phréatique comprend les dépôts sableux fins de type éolien, localement intercalés de lentilles d’argiles sableuses et gypseuses. Elle est limitée par un substratum argileux imperméable. Son épaisseur est variable et peu atteindre localement une centaine de mètres, elle est exploitée par 1040 puits.

L’étude géophysique (campagne 1992 et 1993) a montré que les terrains rencontrés dans la zone d’étude sont constitués essentiellement de sable, de sable argileux et d’argile. En effet, les sables forment la première couche s’identifient aisément par les fortes résistivités (50 à 400 Ω m). Le deuxième terrain est constitué tantôt par des sables argileux tantôt par des argiles sableuses et se distingue par des résistivités généralement faibles (10 à 30 Ω m). Le substratum très conducteur est constitué d’argile ceci est vérifié par les faibles résistivités de l’ordre de 10 Ω m. Les paramètres hydrodynamiques de la nappe phréatique sont : Les transmissivités obtenues d’après la campagne de mesure avril 2001, elles varient entre 7.04 10-3 et 1.02 10-2 m2/s. La perméabilité donnée par Kherici et al. en 1996 est de 1 10-4m/s et, le coefficient d’emmagasinement vaut, selon Levassor (1978), S=0.2.

D’après l’étude hydroclimatologique notre région présente un climat de type saharien, caractérisé par un été chaud et sec et un hiver plutôt doux. Oued Souf est caractérisée aussi par l’irrégularité et la faiblesse de ses précipitations (écart-types des précipitations est de 33 mm), les précipitations moyennes annuelles pour la période 1967-2001 sont de 72 mm. L’analyse statistique des précipitations moyennes inter annuelles (1967-2001) montre qu’elle s’ajustent à la loi normale. La température moyenne est de 22 °C (période 1967-2001), avec un maximum de 33.84 °C au mois d’Août et un minimum au mois de janvier de 9.3 °C. L’évapotranspiration potentielle calculée par la formule de Thornthwaite nous donne1130 mm pour la période (1991-2001). L’évapotranspiration réelle est de 86 mm pour la même période. Le déficit annuel est estimé a 1044 mm. Ces résultats sont loin de refléter la réalité car elles sont basées sur des formules empiriques généralement inadaptées à ce type de région. Pour autres paramètres climatiques, on a la durée d’ensoleillement moyenne annuelle de 284.42 heures avec un maximum enregistré en juillet 363 heures et un minimum en janvier avec 231 heures et ce pour la période 1992-2001. L’évaporation moyenne annuelle est de 183 mm avec un maximum au mois de juillet 317 mm (1992-2001). L’humidité moyenne annuelle est de 49.12 % avec comme valeurs extrêmes 67.14 % au mois de janvier et 33.37 % en juillet. Les vents sont de direction SW-NE avec une vitesse pouvant atteindre 50 km/h.

Une étude de la géostatistique aux paramètres hydrogéologiques (hydrodynamiques et physico-chimiques) de la nappe phréatique de Oued Souf a permis une analyse de la variographie de chaque élément choisie ainsi que son interpolation spatiale par la méthode dite krigeage.

Les variogrammes des charges hydrauliques ont montré qu’ils s’ajustent aux modèles linéaire qui explique le même sens d’écoulement général des eaux souterraines (Sud-nord), donné par les cartes krigées. La différence des niveaux piézomètriques entre le mois de mars 1993 et d’avril 2002, nous a permis de mettre en évidence les zones touchées par le phénomènes de remontée des eaux de la nappe phréatique, qui sont : Foulia, Nord-est d’El oued, Nord d’El oued, Ouzitène et Kouinine. Le reste de la zone d’étude est caractérisé par un rabattement qui varie entre –50 cm et –6 m et est localisé dans les régions à caractère agricole.

Les variogrammes des nitrates s’ajustent aux modèles de type sphérique. Les cartes krigées mettent en évidence de fortes variations spatiale, avec surtout des valeurs très élevées dans les zones agricoles et à rejets d’eaux usées. La différence du taux des nitrates entre mars 1993 et avril 2002 est croissante. On observe souvent des taux dépassant les normes admissibles (O.M.S.) situés dans les régions de : Guemar, Dmitha, Oudeï Trek, El Ogla, Debila, Trifaoui et Hassi Khalifa. Les nitrates ont une double origine, agricole par l’utilisation excessive des engrais et l’existence de nombreuses fosses septiques vu l’absence d’un réseau d’assainissement adéquat. Pour les résidus secs, leurs variogrammes s’ajustent à différents types de modèles théoriques, mais l’analyse des cartes krigées montre l’augmentation de leur teneur dans le sens de l’écoulement des eaux souterraines. Les autres éléments chimiques majeurs, ont des modèles semblables à ceux des charges hydrauliques, ils s’ajustent au même type de modèle de structure linéaire. Ce résultat démontre que le chimisme des eaux de la vallée du Souf augmente dans le sens de l’écoulement des eaux souterraines. Deux exceptions sont à noter d’une part pour les calciums, qui obéit à un modèle à effet de pépite pur, dû aux erreurs d’estimation ou la micro régionalisation et d’autre part les bicarbonates qui s’ajustent à un modèle sphérique lié à la dissolution locales des calcaires. L’idée qui découle est que les nitrates ont un comportement nettement différent des autres éléments chimiques majeurs, car l’origine de leur minéralisation n’a aucun lien avec ceux des autres éléments majeurs.

L’étude hydrochimique des eaux de la nappe phréatique de Oued Souf, montre que ces eaux sont en général de type Sulfaté calcique, magnésien et sodique (Sulfaté sodique avec 54.55 % pour mai 1991, Sulfaté magnésien avec 71.19 % pour février 1992, Sulfaté calcique avec 92.60 pour mai 1993, Sulfaté calcique avec 71.43 % pour juillet 1994 et Sulfaté calcique avec 80 % pour mai 1996). Cette minéralisation est due aux caractéristiques de l’aquifère quaternaire (sable intercalé de lentilles d’argiles sableuses, de gypse et d’évaporites).

La chimie des eaux de Oued Souf montre des teneurs qui dépassent les concentrations maximales admissibles. Il en est aussi pour Ca, Mg, SO4 et Cl avec des concentrations assez élevés pour la conductivité, sodium, potassium et nitrates. En plus, se sont des eaux très dures, ce qui rend leur potabilité très médiocre voire même déconseillée pour la consommation en AEP.

Pour leur utilisation en irrigation, l’interprétation des diagrammes de RIVERSIDE (S. A. R. en fonction de la conductivité) a montré que les eaux de Oued Souf (1991, 1992 et 1994) appartiennent à la classe C4 (salinité dangereuse). Elles présentent un danger alcalinisant moyen pour le sol.

Du point de vue bactériologique, les deux campagnes d’analyses faites en 1991 (CRNA) et 2001 (IHEO) ont montré que les eaux de Oued Souf présentent des germes de type streptocoques fécaux, qui peuvent provoquer de sérieuses maladies chez l’homme.

Les analyses isotopiques réalisés en 1991 de 18O, 3H et 14C des eaux de Oued Souf ainsi ceux du Continental Terminal ont permis de dégager plusieurs informations importantes, qui sont : - les eaux de Oued Souf ont des teneurs en 18O de l’ordre de -3.16 ‰ . - le diagramme 18O-2H montre que les eaux de la nappe phréatique ont pour équation : δ 2H = 5.5 18O – 8.7 (CRNA, 1991) ce qui explique le caractère évaporé de ces eaux. - d’après les teneurs en 3H, 55.07 % des eaux sont de type récente, 37.68 % correspondent à des mélanges et 7.25 % des eaux sont anciennes. - d’après l’analyse en Carbone 14, l’âge des eaux de la nappe phréatique varierait entre 11000 ans et l’actuel. - une alimentation de la nappe phréatique par apport des eaux du Continental Terminal (nappe des sables pontiens), qui a été confirmée par le graphe : 3H-minéralisation.

L’application de l’analyse statistique multidimensionnelle aux éléments chimiques majeurs de différentes campagnes, a permis l’analyse et le traitement d’une masse importante de données par l’utilisation de l’analyse en composante principale normée.

L’A. C. P normée a permis d’identifiée les éléments chimiques (cations et anions) prédominent dans les eaux de Oued Souf.

Les projections des individus quant à eux nous ont permis de mettre en évidence des singularités ou des petits regroupements d’échantillons ou familles qui ont des concentrations anormalement élevées mais dans l’ensemble la majorité des individus (puits) présentent des concentrations moyennes d’où leur position autour de l’origine.

Les résultats de l’A. C. P normée vérifie et complète ceux de l’analyse chimique par la méthode Stabler et Piper.

Les études d’impacts sur l’environnement d’après les données des services de l’agriculture de la wilaya d’El Oued ont montré que les cultures industrielle occupent presque la totalité de la superficie de la wilaya et environ 50 % des superficies des cultures irriguées se concentrent dans la zone d’étude. Ces deux paramètres impliquent une convergence sur le risque de contamination de la nappe phréatique par infiltration des eaux d’irrigation chargées en sels minéraux et surtout en nitrates. Le résultat a entraîne la déperdition de près de 100 000 palmiers. La région d’étude manque d’un réseau d’assainissement réel puisque on dénombre 36265 fosses qui contribuent directement à l’alimentation de la nappe et surtout à sa pollution.

D’après les cartes établies par l’interpolation MNT, l’altimétrie de la région d’étude indique un pendage vers le nord, ce qui explique l’écoulement des eaux souterraines du Sud vers le Nord. La superposition des couches d’informations : altimétrie et profondeur de l’eau, nous a servi à connaître l’ampleur de la remontée des eaux de la nappe phréatique et l’identification des zones touchées par ce problème, nettement localisé aux alentours de la ville d’El Oued, Trifaoui, Ourmes et Foulia.

RECOMMANDATIONS

Assainissement :

• Réalisation d’un réseau d’assainissement et ce sur la base d’une étude soigneuse et détaillée. • Evolution du taux de raccordement au réseau d’assainissement, l’épuration et le suivi des installations. • Améliorer le fonctionnement et la gestion du réseau de production, de stockage et de distribution d’eau potable en fonction du développement démographique.

La gestion des déchets :

• Mise en place de schéma d’élimination des déchets prévoyants la création des décharges intercommunales aménagées et gérées selon les règles d’exploitation.

Pollution de la nappe phréatique :

• Renforcer la surveillance et le contrôle de la qualité des eaux de la nappe phréatique pour les paramètres prioritaires comme les nitrates et la bactériologie. • Installation des stations d’épuration.

Pollution d’origine agricole :

• Développement de l’agriculture biologique par l’activation du développement de micro-organismes du sol : humus enrichi par l’apport du fumier et de compost (déchets managers transformés), ce sont des micro-organismes qui mettent les éléments nutritifs en solution. Ce type d’agriculture nouvelle va diminuer l’utilisation des engrais ammonitrates qui produisent l’azote (origine des nitrates) et les engrais phosphopotassiques. • Informer, sensibiliser les agriculteurs sur l’utilisation des engrais et pesticides. • Introduction de nouvelles techniques d’irrigation (goutte à goutte) pour éviter les pertes d’eau.

Gestion de la remontée de la nappe phréatique :

• Augmentation du nombre de points d’eau dans le réseau de surveillance pour le contrôle du niveau de la nappe. • Sensibilisation et information du public sur la nécessité de se raccorder au futur réseau de d’assainissement et la protection de l’environnement. • Contrôle des débits d’exploitations des forages et des puits destinés à l’AEP et l’irrigation. • La réutilisation des eaux de remontée pour l’irrigation (la mise en valeur des terres).

Modélisation :

• Etablissement d’un modèle mathématique a base de la géostatistique pour une bonne gestion des ressources hydriques.

Numérotation Nom du puits Axe Factoriel 1 Axe Factoriel 2 1 H103 2.69 0.40 2 H107 -0.33 -1.28 3 H110 -0.37 -1.18 4 H13 1.74 0.07 5 H16 -0.2 -1.53 6 H23 2.09 0.36 7 H3 -0.23 -0.06 8 H31 -0.72 -0.37 9 H33 -0.43 -0.61 10 H39 -0.55 -0.18 11 H45 0.22 -1.42 12 H46 -0.11 -1.27 13 H49 -1.01 0.27 14 H56 -0.73 1.16 15 H60 -0.01 0.64 16 H66 -1.13 0.22 17 H67 -1.54 2.59 18 H68 0.07 2.12 19 H71 -0.05 -0.54 20 H76 1.15 0.09 21 H79 -0.90 -0.97 22 H81 -0.82 -0.35 23 H83 0.76 0.16 24 H86 0.38 -0.28 25 H93 0.48 0.99 26 H94 0.40 0.48 27 H96 -0.81 0.48

COORDONNEES DES INDIVIDUS ET LEURS NOMS (CAMPAGNE MAI 1993, OUED SOUF)

Numérotation Nom du Puits Axe Factoriel 1 Axe Factoriel 2 1 H2 1.47 0.52 2 H5 2.03 0.13 3 H13 -0.41 -1.18 4 H32 1.73 -1.37 5 H36 -0.14 0.57 6 H41 0.53 1.83 7 H48 -0.71 -0.83 8 H66 -0.93 -0.89 9 H67 -0.28 -0.87 10 H74 -0.13 0.32 11 H76 -0.86 0.43 12 H78 -1.03 1.87 13 H82 -0.39 0.02 14 H83 -0.01 0.21 15 P18 -0.84 -0.78 COORDONNEES DES INDIVIDUS ET LEURS NOMS (CAMPAGNE MAI 1996, OUED SOUF)

Numérotation Nom du Puits Axe Factoriel 1 Axe Factoriel 2 1 H100 0.37 0.02 2 H102 -0.01 1.23 3 H103 0.46 -0.00094 4 H110 -0.41 1 5 H13 -0.32 0.97 6 H16 -0.01 -1.41 7 H2 0.62 -0.44 8 H24 -0.18 0.25 9 H32 0.79 1.55 10 H36 -0.20 -0.68 11 H40 -0.05 0.48 12 H41 -0.06 -1.57 13 H46 -0.56 1.48 14 H48 -0.54 0.20 15 H5 0.93 -0.19 16 H50 -0.21 0.46 17 H50 BIS -0.02 1.17 18 H61 -0.17 0.30 19 H66 -0.64 0.97 20 H67 -0.18 0.09 21 H7 -0.03 1.24 22 H71 -0.81 -0.50 23 H74 -0.23 -0.81 24 H76 -0.69 -1.01 25 H78 -0.85 -1.83 26 H81 -0.45 0.39 27 H82 -0.34 -0.41 28 H83 -0.21 -0.73 29 H93 -0.45 1.36 30 H95 -0.34 -0.54 31 H96 0.22 -0.18 32 P18 -0.62 0.15 33 P19 -0.45 -1.28 34 P21 -0.43 0.04 35 P30 -0.43 -0.51 36 P31 0.71 0.34 37 P32 -0.60 1.11 38 P35 -0.11 -1.26 39 P36 5.558 -0.72 40 P39 1.318 1.69 41 P40 -0.08 0.11 42 P9 -0.18 -2.54

COORDONNEES DES INDIVIDUS ET LEURS NOMS (CAMPAGNE JUILLET 1994, OUED SOUF)

Numérotation Nom du puits Axe Factoriel 1 Axe Factoriel 2 1 H1 -0.65 0.58 2 H3 -0.17 1.58 3 H3 BIS -0.75 0.21 4 H5 -1.02 0.25 5 H7 -0.96 -0.30 6 H9 -0.41 0.17 7 H10 0.08 0.24 8 H11 -0.77 0.33 9 H12 -0.75 2.32 10 H13 -1.16 2.83 11 H14 -0.10 0.33 12 H15 -1.20 0.20 13 H17 -1.18 3.71 14 H18 -0.13 -2.02 15 H18 BIS -0.39 -0.37 16 H19 -1.02 0.007 17 H20 -0.44 2.43 18 H21 -0.64 -0.39 19 H24 -1.23 -0.84 20 H28 -0.24 -0.54 21 H29 0.61 -0.11 22 H30 0.23 0.08 23 H35 -0.47 -0.42 24 H36 -0.92 -1.05 25 H37 -0.13 -0.77 26 H38 -0.05 -0.78 27 H39 -0.27 -0.62 28 H42 2.71 -0.30 29 H43 -0.78 -0.59 30 H45 -0.81 -0.72 31 H50 -0.17 -0.35 32 H54 0.58 -0.26 33 H55 -0.17 -1.30 34 H57 -0.35 -0.11 35 H60 -0.65 -0.45 36 H61 -0.03 -0.35 37 H63 0.59 -0.008 38 H65 -0.57 -0.77 39 H66 0.05 -0.42 40 H68 1.52 -1.53 41 H71 -0.19 0.86 42 H74 -0.34 -0.43 43 H75 0.62 -0.29 44 H76 1.17 -0.49 45 H80 -0.39 0.19 46 H81 -0.58 0.20 47 H82 -0.64 -0.42 48 H83 -0.65 -0.41 49 H85 0.62 -0.24 50 H86 2.67 0.58 51 H88 -0.46 -0.66 52 H93 0.68 1.46 53 H95 0.90 0.28 54 H96 2.11 0.95 55 H99 2.37 0.36 56 H101 -0.18 -0.44 57 H101 BIS 2.42 0.13 58 H103 1.38 0.92 59 H104 0.96 0.95 60 H111 -0.81 -1.004 61 SP9 1.88 -0.48 62 SP14 -0.67 -0.94 63 SP29 -0.89 -1.29 64 GT 1 0.34 0.37 COORDONNEES DES INDIVIDUS ET LEURS NOMS (CAMPAGNE FEVRIER 1992, OUED SOUF)

Numérotation Noms du puits Axe Factoriel 1 Axe Factoriel 2 Axe Factoriel 3 1 PT1 HOUD 0.55 -1.50 -1.53 2 PT2 HOUD 1.25 -0.87 -1.56 3 PT3 HOUD 0.02 -0.77 -0.04 5 PT2 GHAMRA -0.51 -0.11 0.57 6 PT3 GHAMRA 0.11 -0.68 -0.74 7 PT1 DW 101 -0.48 -0.90 -0.81 8 PT1 DW 102 -0.17 -1.05 -0.31 9 PT1 DRIMINI -0.16 -0.85 -0.37 10 PT2 DRIMINI -0.52 0.53 0.05 11 PT1 H- Khalifa -0.48 -0.35 0.95 12 PT2 H- Khalifa -0.27 -0.97 0.08 13 PT3 H- Khalifa -0.77 0.10 0.56 14 PT4 H- Khalifa -0.14 -0.66 -0.19 15 PT5 H- Khalifa -0.38 -0.24 -0.01 16 PT1 Debila 0.25 -0.28 -0.78 17 PT2 Debila -0.17 -0.79 0.33 18 PT1 Sidi Aoun -1.00 -1.27 2.58 19 PT2 Sidi Aoun -0.27 -0.29 0.06 20 PT3 sidi Aoun -0.70 1.45 1.21 21 Dhokkar -0.11 0.41 -0.03 22 PT1 Ouarmes -0.90 0.12 1.63 23 PT2 Ouarmes -0.59 -0.14 0.08 24 PT3 Ouarmes -0.69 0.67 -0.38 25 PT1 El Ogla -0.72 0.51 -0.32 26 PT2 El Ogla -0.86 -0.44 1.52 27 Ghonabzia -0.66 -0.18 0.25 28 Nakhla 0.22 -0.86 -0.60 30 GH 01 0.55 -0.68 -0.65 32 GH 03 0.56 0.01 -1.07 33 GH 04 Zgoub 1 0.25 -0.56 -0.73 34 GH 05 Zgoub -0.57 0.63 1.09 35 GH 06 Guemar 1.50 -0.36 -0.70 36 GH 07 Guemar -0.22 -0.54 -0.63 37 GH 08 Dmetha -0.23 2.01 0.31 38 GH 09 Dmetha -0.06 0.99 -0.46 39 GH 10A-Tgachi -0.15 -0.36 0.95 40 GH 11 M-Attia 0.06 -0.83 -0.54 41 GH 12 M-Attia -0.05 0.12 0.26 42 GH 13 M-Attia 0.04 0.35 -0.49 43 GH 14 0.59 0.16 -1.17 45 PT 2 El Oued -0.53 -0.07 0.19 47 Stat. Pompage 5.87 0.54 4.14 48 PT 1 Kouinine -0.42 -0.36 0.50 49 PT 2 Kouinine 0.55 0.82 -0.42 50 PT3 Kou-Ghout -0.77 1.02 -0.21 51 PT1 Debila -0.45 0.06 1.08 52 Djedida DJ 01 -0.18 0.23 0.30 53 Djadida DJ 02 -0.84 0.99 1.35 54 Djadida DJ 03 -0.72 2.35 -0.38 55 Djedida DJ 04 2.72 -1.30 -2.44 56 Djedida DJ 05 -0.007 -0.07 -0.22 57 PT 1 El-Foulia 0.28 0.03 -0.41 58 PT 1 Hobba 2 -0.48 0.51 -0.10 59 PT 2 Hobba 3 -0.21 -0.06 0.37 60 Reguiba R2 -0.05 -2.26 -0.46 61 Reguiba R3 -0.12 -1.00 0.35 63 PT 4 Hobba 5 -0.30 0.16 0.17 64 O. Allenda AL 1 0.17 2.58 -0.68 65 Ouensa -0.74 0.87 1.10 66 Gout Assabaiya 1.74 3.77 -0.08 67 TAG 1 -0.03 -0.28 -0.52 68 TAG 2 0.59 -0.55 -1.55 69 TAG 3 -0.13 0.50 -1.07

COORDONNEES DES INDIVIDUS ET LEURS NOMS (CAMPAGNE MAI 1991, OUED SOUF)

LES CHARGES HYDRAULIQUES

ANALYSES STATISTIQUES DESCRIPTIVES DES CHARGES HYDRAULIQUES (1993 – 2002)

Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Mars 1993 Juillet Juillet Mars 1998 Mars 2001 Sep. 2001 Avril 2002 1994 1995

Nombre 102 116 82 120 103 140 176 Actifs Moyenne 60.40875 60.15931 56.43805 58.36133 58.31019 61.06471 61.27297 Médiane 59.8775 59.615 56.1 57.96 55.01 59.245 64.55 Somme 6161.693 6978.48 4627.92 7003.36 6005.95 8549.06 10784.04 Minimum 28.535 19.55 19.58 20.22 19.65 19.59 19.57 Maximum 87.625 89.94 89.41 89.95 90.02 89.79 89.82 1er 49.565 47.95 46.3 44.765 44.53 50.715 50.895 Quartile 3ème 72.005 73.82 67.45 70.555 71.32 72.215 71.89 Quartile Etendue 59.09 40.39 69.83 69.73 70.37 70.2 70.25 Quartile 22.44 25.87 21.15 25.79 26.79 21.5 20.995 Etendue Variance 234.2455 297.3247 237.2584 289.3795 300.8391 236.2971 225.8189 Ec-Type 15.30508 17.24311 15.40319 17.01116 17.34471 15.37196 15.02727 Erreur 1.515429 1.600982 1.700998 1.552899 1.709025 1.299168 1.132723 Type Asymétrie 0.093014 -0.065708 -0.017782 0.059381 0.091368 -0.148356 -0.353814 Err-Type 0.239069 0.224561 0.265724 0.220879 0.237938 0.204847 0.183089 Asymétrie Aplatiss. -1.00642 -0.862871 -0.377213 -0.891504 -0.91104 -0.558948 -0.500094 Err-Type 0.473830 0.445528 0.525618 0.438331 0.471627 0.406942 0.364197 Aplatiss

SEMI-VARIOGRAMME DES CHARGES HYDRAULIQUES

Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Mars 1993 Juillet Juillet Mars 1998 Mars 2001 Sept. 2001 Avril 2002 1994 1995 Nombre 5151 6670 3321 7140 5253 9730 14878 de couple Gamma 7.2+0.194 0.329 Pow. 0.24 Pow. 0.22 Pow. 0.22 Pow. 0.294 Pow. 4.6+1.35 (h) Pow. 1.99 1.919 (h) 1.96 (h) 1.94 (h) 1.99 (h) 1.958 (h) Pow. 1.64 (h) (h). I.G.F 3.5207 e-.3 4.5237 e-.2 1.6167 e-.2 1.1596 e-.2 2.8671 e-.2 3.7366 e-.2 6.003 e-.2

LES NITRATES

ANALYSES STATISTIQUES DESCRIPTIVES DES NITRATES (1993 – 2002)

Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Mars 1993 Juillet Mars 1998 Mars 2000 Mars2001 Sep. 2001 Avril 2002 1995

Nombre 27 53 34 33 104 170 193 Actifs Moyenne 69.07407 34.90566 104.9412 87.39394 86.20192 88.66471 94.03109 Médiane 68 29 102.5 90 76.5 81.5 82 Somme 1865 1850 3568 2884 8965 15073 18148 Minimum 18 2 2 4 5 0 1 Maximum 110 97 265 244 239 250 250 1er 57 13 80 50 57 52 51 Quartile 3ème 82 52 128 110 109 115 130 Quartile Etendue 92 95 263 240 234 250 249 Quartile 25 39 48 60 52 63 79 Etendue Variance 423.5238 696.3563 3293.815 2897.121 2116.590 3235.703 4041.322 Ec-Type 20.57991 26.38856 57.39176 53.82491 46.00641 56.88324 63.57139 Erreur 3.960606 3.624748 9.842606 9.369715 4.511300 4.362746 4.575969 Type Asymétrie -0.148817 0.698029 0.679651 0.738231 0.939151 0.747392 0.638568 Err-Type 0.447852 0.327446 0.403053 0.408635 0.236823 0.186238 0.174968 Asymétrie Aplatiss. 0.640686 -.0607791 1.098774 0.887325 1.068784 0.339761 -0.197241 Err-Type 0.872067 0.644420 0.787898 0.798414 0.469455 0.370392 0.348202 Aplatiss

SEMI-VARIOGRAMME DES NITRATES

Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Mars 1993 Juillet Mars 1998 Mars 2000 Mars2001 Sep. 2001 Avril 2002 1995

Nombre 351 1378 561 528 5356 12720 13203 de couple Gamma 184.5+200.9 414+331.2 3200+352 2900+29 1680+945 2900+58 3568+430 (h) Sph. 7.22 Gauss. 36 Sph. 4.4 Sph. 3.36 Sph. 58(h) Sph. 53 (h) Sph. 8.25 (h) (h) (h) (h) (h) I.G.F. 2.1378 e-.1 5.6610 e-.2 1.4889 e-.1 9.4979 e-.2 4.4236 e-.2 1.1765 e-.2 9.9989 e-.2

LES RESIDUS SECS

ANALYSES STATISTIQUES DESCRIPTIVES DES RESIDUS SECS (1993 – 2000)

Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Mars 1993 Juillet Juillet Mars 1998 Mars 2000 1994 1995

Nombre 27 48 65 60 97 Actifs Moyenne 4.352963 4.674042 5.000815 4.946967 4.847773 Médiane 3.963 3.8915 3.981 4.027 4.094 Somme 117.53 224.3540 325.0530 296.8180 470.2340 Minimum 2.361 1.237 1.266 1.24 1.702 Maximum 8.851 29.567 28.535 30.4940 30.896 1er 3.206 3.241 3.339 3.4 3.22 Quartile 3ème 5.291 4.99 5.181 5.403 5.45 Quartile Etendue 6.49 28.33 27.269 29.253 29.194 Quartile 2.085 1.749 1.842 2.003 2.23 Etendue Variance 2.698675 15.69921 14.67776 14.46533 12.08133 Ec-Type 1.642765 3.962223 3.831156 3.803331 3.475820 Erreur 0.316150 0.571898 0.475196 0.491008 0.352916 Type Asymétrie 1.248044 5.506497 4.61345 5.363075 5.416470 Err-Type 0.447852 0.343149 0.297116 0.308694 0.244975 Asymétrie Aplatiss. 1.064747 34.54439 25.02635 35.25307 36.30051 Err-Type 0.872067 0.674397 0.586236 0.608492 0.485330 Aplatiss

SEMI-VARIOGRAMME DES RESIDUS SECS

Campagne Campagne Campagne Campagne Campagne Mars 1993 Juillet Juillet Mars 1998 Mars 2000 1994 1995

Nombre 351 1128 2080 1770 4656 de couple Gamma 0.753+2.287 0.64+50 1.95+50 2.4 0.12+0.015 (h) Sph. 27.74 Gauss. 100 Gauss. 100 Pow. 1.96 (h) (h) (h) (h) I.G.F. 3.1629 e-.2 1.5001 e-.1 2.0213 e-.1 3.8230 e-.3 1.1846 e-.1

Méthode de Comparaison de deux variances et de deux moyennes

A / Comparaison de deux variances :

On appelle variable de Fisher Snedecor le rapport P de deux estimations indépendantes de la variance d’une variable normale

V P = 1 V2

V1 (variance) de l’échantillon de taille n1 .

V2 (variance) de l’échantillon de taille n2 .

La variable P suit une loi de probabilité tabulé appelé Loi de Snedecor à υ1 = n1 −1 et

υ2 = n2 −1 degrés de liberté.

L’emploi des tables de la Loi de Fisher Snedecor conduit généralement à considérer V 1 comme le rapport de la plus grande à la plus petite estimation de variance. V2

Selon M. MORAU et A. MATHIEU (1979) l’inteprétation du test consiste à dire :

Si l’hypothèse selon laquelle les deux échantillons, d’effectifs n1 et n2 ; sont issus de différentes population est vérifiée dans ce cas :

V1 〉Pa V2

V1 Dans le cas contraire 〈Pa les deux échantillons sont issus de la même population et dans V2 ce cas l’étude se poursuit par une comparaison des moyennes des deux échantillons.

B / Comparaison de deux moyennes :

Le principe consiste à considérer deux échantillons de caractéristiques respectives :

M1,σ1,n1

M 2 ,σ 2 ,n2 Où :

M1 : est la moyenne estimée de l’échantillon 1 ;

M 2 : est la moyenne estimée de l’échantillon 2.

σ1 : est l’écart type estimé de l’échantillon 1 ;

σ 2 : est l’écart type estimé de l’échantillon 2.

n1 : est l’effectif de l’échantillon 1 ; n2 : est l’effectif de l’échantillon 2.

 σ  Les moyennes M suivent une Loi Normale N =  M , 1  1    n1   σ  Les moyennes M suivent une Loi Normale N =  M , 2  2    n2 

La quantité (M1 − M 2 ) suit aussi une Loi Normale de moyenne M − M = 0 et dont l’écart type est estimé à partir de l’ensemble des deux échantillons :

   n1 −1  n2 −1   +    V1   V2  σ =   ()n1 + n2 − 2

La variable Τ est égale :

()M1 − M 2 Τ = 1 suit une Loi de Student à n1 + n2 − 2 degrés de liberté.  1 1  2 σ  +   n1 n2 

Selon M. MORAU et A. MATHIEU (1979) l’interprétation du test consiste à dire : Si :

()M1 − M 2 1 〉Τ  1 1  2 σ  +   n1 n2 

Les échantillons sont issus de populations différentes. Dans le cas contraire où :

()M1 − M 2 1 〈Τ : Les deux échantillons proviennent de la même population.  1 1  2 σ  +   n1 n2 

Le test d’ajustement de Kolmogorov – Smirnov

Test de Kolmogorov :

Il s’agit d’un test non paramétrique d’ajustement à une distribution entièrement spécifiée de fonction de répartition F()X Ce texte repose sur les résultats de Glivenko, Kolmogorov cités en théorie de l’échantillonnage. * Si Fn représente la fonction de répartition empirique d’un n − échantillon d’une variable aléatoire de distribution F(X ), on sait que :

* Dn = sup[Fn ()X − F()X ] est asymptotiquement distribué comme suit :

+∞ K 2 2 P()nDn 〈 y → ∑()−1 exp(− 2K y )= K()y −∞

La fonction K(y) a été tabulée et fournit donc un test de :

H0 : F()x = F0 ()x  H1 : F()x =/ F0 (x) Test de Smirnov :

Ce test est analogue au test de Kolmogorov et repose sur le résultat suivant.

Soit F * (x) et F * (x) les fonctions de répartition empiriques de deux échantillons de taille n1 n2

n1 et n2 issues d’une même loi, de fonction de répartition F(x) ; alors :

 n n   P 1 2 sup F * ()x − F * ()x 〈 y → K()y  n n  n1 n2   1 + 2  

D’où le test : soit à tester l’hypothèse H0F()x = G(x), contre H1F()x =/ G(x), en disposant de deux échantillons de taille n et n de fonctions de répartition empiriques F * (x) et G* (x), on 1 2 n1 n1 forme la différence des deux et on en prend le sup. et on rejette H si : sup F * ()x − G* (x) est 0 n1 n2 trop grand.

SEUIL DE SIGNIFICATION DE 0.05 (5 %) v2 v1 1 2 3 4 5 6 8 12 24 ∞ 2 18.51 19.00 19.16 19.25 19.30 19.33 19.37 19.41 19.45 19.50 3 10.13 9.55 9.28 9.12 9.01 8.94 8.84 8.74 8.64 8.53 4 7.71 6.94 6.59 6.39 6.26 6.16 6.04 5.91 5.77 5.63 5 6.61 5.79 5.41 5.19 5.05 4.95 4.82 4.68 4.53 4.36

6 5.99 5.14 4.76 4.53 4.39 4.28 4.15 4.00 3.84 3.67 7 5.59 4.74 4.35 4.12 3.97 3.87 3.73 3.57 3.41 3.23 8 5.32 4.46 4.07 3.84 3.69 3.58 3.44 3.28 3.12 2.93 9 5.12 4.26 3.86 3.63 3.48 3.37 3.23 3.07 2.90 2.71 10 4.96 4.10 3.71 3.48 3.33 3.22 3.07 2.91 2.74 2.54

12 4.75 3.88 3.49 3.26 3.11 3.00 2.85 2.69 2.50 2.30 14 4.60 3.74 3.34 3.11 2.96 2.85 2.70 2.53 2.35 2.13 16 4.49 3.63 3.24 3.01 2.85 2.74 2.59 2.42 2.24 2.01 18 4.41 3.55 3.16 2.93 2.77 2.66 2.51 2.34 2.15 1.92 20 4.35 3.49 3.10 2.87 2.71 2.60 2.45 2.28 2.08 1.84

25 4.24 3.38 2.99 2.76 2.60 2.49 2.34 2.16 1.96 1.71 30 4.17 3.32 2.92 2.69 2.53 2.42 2.27 2.09 1.86 1.62 40 4.08 3.23 2.84 2.61 2.45 2.34 2.18 2.00 1.79 1.51 60 4.00 3.15 2.76 2.52 2.37 2.25 2.10 1.92 1.70 1.39 80 3.96 3.11 2.72 2.49 2.33 2.21 2.06 1.88 1.65 1.32

SEUIL DE SIGNIFICATION DE 0.01 (1 %) v2 v1 1 2 3 4 5 6 8 12 24 ∞ 2 98.49 99.00 19.17 99.25 99.30 99.33 99.36 99.42 99.46 99.50 3 34.12 30.82 29.46 28.71 28.24 27.91 27.49 27.05 26.60 26.12 4 21.20 18.00 16.69 15.98 15.52 15.21 14.80 14.37 13.93 13.46 5 16.26 13.27 12.06 11.39 10.97 10.67 10.27 9.89 9.47 9.02

6 13.74 10.92 9.78 9.15 8.75 8.47 8.10 7.72 7.31 6.88 7 12.25 9.55 8.45 7.85 7.46 7.19 6.84 6.47 6.07 5.65 8 11.26 8.65 7.59 7.01 6.63 6.37 6.03 5.67 5.28 4.86 9 10.56 8.02 6.99 6.42 6.06 5.80 5.47 5.11 4.73 4.31 10 10.04 7.56 6.55 5.99 5.64 5.39 5.06 4.71 4.33 3.91

12 9.33 6.93 5.95 5.41 5.06 4.82 4.50 4.16 3.78 3.36 14 8.86 6.51 5.56 5.03 4.69 4.46 4.14 3.80 3.43 3.00 16 8.53 6.23 5.29 4.77 4.44 4.20 3.89 3.55 3.18 2.75 18 8.28 6.01 5.09 4.58 4.25 4.01 3.71 3.37 3.01 2.57 20 8.10 5.85 4.94 4.43 4.10 3.87 3.56 3.23 2.86 2.42

25 7.77 5.57 4.68 4.18 3.86 3.63 3.32 2.99 2.62 2.17 30 7.56 5.39 4.51 4.02 3.70 3.47 3.17 2.84 2.47 2.01 40 7.31 5.18 4.31 3.83 3.51 3.29 2.99 2.66 2.29 1.81 60 7.08 4.98 4.13 3.65 3.34 3.12 2.82 2.50 2.12 1.60 80 6.96 4.88 4.04 3.56 3.25 3.04 2.74 2.41 2.03 1.49

(ν1 est le nombre de degrés de liberté correspondant à l’estimation la plus grande des deux variances ; ν 2 à la plus petite) RAPPORT F DES VARIANCES (G. W. SNEDECOR, 1938)

CAMPAGNE 1992

Variance expliquée totale Valeurs Sommes propres des carrés initiales chargées Composan Total % de la % cumulés Total % de la % cumulés te variance variance == == 1 5,645 51,318 51,318 5,645 51,318 51,318 2 1,573 14,303 65,620 1,573 14,303 65,620 3 ,981 8,915 74,536 4 ,871 7,922 82,458 5 ,584 5,309 87,766 6 ,510 4,634 92,400 7 ,311 2,824 95,224 8 ,222 2,018 97,241 9 ,183 1,664 98,906 10 7,432E-02 ,676 99,582 11 4,603E-02 ,418 100,000 Méthode d'extraction : Analyse des principaux composants

Graphique des valeurs propres 6

5

4

3

2 e r op r

p 1 ur e l

a 0 V 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Component Number

CAMPAGNE 1993

Variance expliquée totale Valeurs Sommes propres des carrés initiales chargées Composan Total % de la % cumulés Total % de la % cumulés te variance variance == == 1 6,182 56,203 56,203 6,182 56,203 56,203 2 1,243 11,301 67,503 1,243 11,301 67,503 3 1,031 9,369 76,873 4 ,990 8,999 85,872 5 ,620 5,636 91,508 6 ,426 3,874 95,382 7 ,372 3,385 98,767 8 ,114 1,037 99,804 9 1,530E-02 ,139 99,943 10 6,076E-03 5,523E-02 99,998 11 2,242E-04 2,038E-03 100,000 Méthode d'extraction : Analyse des principaux composants.

Graphique des valeurs propres 7

6

5

4

3 e

r 2 op r

p 1 ur e l

a 0 V 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Component Number

CAMPAGNE 1994

Variance expliquée totale Valeurs Sommes propres des carrés initiales chargées Composan Total % de la % cumulés Total % de la % cumulés te variance variance == == 1 5,462 54,625 54,625 5,462 54,625 54,625 2 1,854 18,537 73,162 1,854 18,537 73,162 3 1,080 10,802 83,964 4 ,748 7,481 91,445 5 ,513 5,130 96,575 6 ,249 2,487 99,062 7 6,081E-02 ,608 99,670 8 2,613E-02 ,261 99,932 9 4,946E-03 4,946E-02 99,981 10 1,876E-03 1,876E-02 100,000 Méthode d'extraction : Analyse des principaux composants.

Graphique des valeurs propres 6

5

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Component Number

CAMPAGNE 1996

Variance expliquée totale Valeurs Sommes propres des carrés initiales chargées Composan Total % de la % cumulés Total % de la % cumulés te variance variance == == 1 4,292 47,694 47,694 4,292 47,694 47,694 2 1,781 19,787 67,480 1,781 19,787 67,480 3 1,443 16,029 83,510 4 ,670 7,448 90,957 5 ,368 4,086 95,043 6 ,272 3,027 98,071 7 ,106 1,174 99,245 8 6,694E-02 ,744 99,988 9 1,046E-03 1,162E-02 100,000 Méthode d'extraction : Analyse des principaux composants.

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a 0 V 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Component Number

CAMPAGNE 1991

Variance expliquée totale Valeurs Sommes propres des carrés initiales chargées Composan Total % de la % cumulés Total % de la % cumulés te variance variance == == 1 5,689 43,762 43,762 5,689 43,762 43,762 2 1,905 14,657 58,419 1,905 14,657 58,419 3 1,565 12,036 70,455 1,565 12,036 70,455 4 1,230 9,458 79,913 5 ,834 6,415 86,328 6 ,569 4,380 90,708 7 ,416 3,203 93,911 8 ,252 1,941 95,852 9 ,145 1,118 96,970 10 ,137 1,051 98,021 11 ,116 ,892 98,912 12 7,471E-02 ,575 99,487 13 6,669E-02 ,513 100,000 Méthode d'extraction : Analyse des principaux composants.

Graphique des valeurs propres 6

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a 0 V 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Component Number

BIBLIOGRAPHIE

AGEP-BG : Etude d’assainissement et de protection contre les crues de l’Oued M’Zab, étude d’impact volet concernant la réutilisation des eaux traitées pour l’agriculture, janvier 1998.

AGEP-BG : Troisième campagne de mesures hydrogéologiques Mission II, Mesures complémentaires de lutte contre la remontée de la nappe phréatique, Août 2002.

AGEP-BG : Mesures des débits et des heures de fonctionnement des forages, Mission II, Août 2002.

AGEP-BG : Mesure des coefficients de perméabilité des sols, Mission II, Septembre 2002.

AGEP-ENHPO : Etude d’impact sur l’environnement : Mission III A, Collecte et analyse des données (Juin 2001).

ANRH : Direction régionale sud-ouargla, laboratoire de chimie des eaux et des sols, résultats d’analyses, campagnes de mesures du 26 février au 21 Mai 2001, Juin 2001.

BEL F. (1970) : Etude des nappes du Complexe Terminal du Bas Sahara : données géographiques et hydrogéologiques pour la construction d’un modèle mathématique.

AZOUZI B. : Contribution à la cartographie automatique des grandeurs hydrogéologiques (application à la Mitidja), Thèse de Magister en sciences agronomiques, INA 1993, département génie rural, Alger.

BENHAMIDA : Etude de la remontée des eaux de la nappe phréatique du Souf (campagne piézomètrique basses eaux, 1994), ANRH, février 1995.

BENZEGUIR A. et S. BENHAMIDA: Etude hydrogéologique de la région d’El Oued, contribution au résultats de la remontée des eaux, ANRH, antenne régionale Sud, DRS Juillet 1993.

BENHAMIDA S. : Etude de la remontée des eaux de la nappe phréatique du Souf (campagne piézomètrique basses eaux, 1994), rapport n° 2, février 1995, ANRH (Ouargla).

BOUDJIMA A. : Thèse Doctorat en sciences de l’Université d’Orsay : Evolution structurale du bassin pétrolier triasique du Sahara nord oriental (Algérie, 1987).

BOUDALIA A. : Etude de l’estimation des paramètres hydrogéologiques et de leur variabilité spatiale par des méthodes d’approches géostatistiques (variographie-krigeage), application aux données du complexe aquifère de Annaba Bouteldja, Algérie, Thèse de magister en hydrogéologie, IST, USTHB, 1994.

CASTANY G. (1982) : Principes et méthodes de l’hydrogéologie, Paris, Dunod.

CORNET André et Nicolas GOUZKOV : Données sur l’hydrogéologie Algérienne, les eaux du crétacé inférieur continental dans le Sahara Algérien (nappe dite Albienne), Alger 1952, XIX congrès géologique internationale. CORNET André : Géologie de l’oued Righ, Terres et Eaux, N° 37, 3e et 4e trim. 1961, O. C. R.S, Alger.

CDTN : 1er rapport sur l’interprétation des données hydro chimiques et isotopiques de la campagne d’échantillonnage effectuée en Mai 1991.

CDTN : rapport préliminaire sur l’interprétation des données hydro chimiques et isotopiques de la campagne d’échantillonnage effectuée en Février 1992.

CDTN : 3ème rapport sur la qualité chimique et bactériologique des eaux de la nappe phréatique de la région de Oued Souf.

CDTN : rapport final de synthèse, contrat n° 08 / 91 du 3 Février 1991, Juin 1997.

CHAUMONT M. : Cours d’hydroclimatologie, faculté des sciences, Université d’Alger, 1969.

Cartes topographiques 1 / 100 000e (INCT, Alger, 2002) : - Bir Roumi. - Hassi Khalifa. - Guemar. - Taibet. - Bir Sahnouna. - El Oued.

Carte géologique 1/ 500 000e : feuille Constantine Sud.

DUBIEF Jean : Essai sur l’hydrologie superficielle au Sahara, Institut de météorologie et de physique du globe de l’Algérie, service des études scientifiques, Clair bois, Birmandreis, Alger, 1953.

DROESBEKE J. J. : Eléments de statistiques, éditions de l’université de Bruxelles, 1989.

DELHOMME J. P. : Thèse Docteur Ingénieur : Applications de la théorie des variables régionalisées dans les sciences de l’eau, Université Pierre et marie Curie, paris 6, 1976.

DARRICAU –BEUCHER H. : Thèse Docteur Ingénieur en sciences et techniques minière, option géostatistique : Approche géostatistique du passage des données de terrain aux paramètres des modèles en hydrogéologie, Ecole Nationale Supérieure des Mines de paris, 1981.

DARRICAU-BEUCHER H., J. P. DELHOMME et G. de MARSILY : Analyse stochastique des propriétés des systèmes poreux naturels hétérogènes, centre d’information géologique de l’Ecole des mines de paris, compte rendu de fin d’étude d’une recherche financée par la délégation générale à la recherche scientifique et technique, 1981.

DELHOMME J. P. : Spatial variability and uncertainty in groundwater flow parameters, a geostatistical approach. Extrait de water ressources research, vol. 15, N° 2, Avril 1979.

DIEULIN A., G. MATHERON, G. de MARSILY : Growth of the dispersion coefficient with the mean travelled distance in porous media, article présenté au symposium International sur la qualité des eaux souterraines, Amsterdam, 1981.

DIEULIN A. : Propagation de pollution dans un aquifère alluvial, l’effet de parcours, résumé de thèse de Docteur Ingénieur couronnée par le prix Henri Milon 1980.

DIEULIN A., G. de MARSILY et B. BEAUDOIN : Sur le transfert d’éléments en solution dans un aquifère alluvionnaire structuré. Sur l’existence d’un effet de parcours dans le transfert d’éléments en solution en milieu poreux, extraits des comptes rendus des séances de l’académie des sciences, 1980-1981.

DRAPEAU L. : Statistiques dans les SIG, centre IRD Montpellier, laboratoire HEA, 2002.

De LAGARDE Jean : Manuel initiation à l’analyse des données, Dunod, 1998.

ENAGEO : Etude topographique de la région du Souf, coordonnées des points géodésiques (points au GPS), Entreprise Nationale de Géophysique, Direction hydrogéologie topographie, département topographique, Décembre 1993.

ENAGEO : Etude topographique de la région du Souf, coordonnées de piézomètres.

ENAGEO : Entreprise nationale de géophysique, division exploitation sismique : extension de l’étude géophysique par sondages électriques dans la région du Souf, DHW d’El Oued, Avril 1993.

ENAGEO : Etude géophysique par sondages électriques dans la région du Souf, Wilaya d’El Oued (DHW d’El Oued), Juillet 1992.

EDMUNDS W. M., P. SHAND, A. GUENDOUZ, A. S. MOULLA, A. MAMOU and K. ZOUARI : recharge characteristics and groundwater quality of the Grand Erg Oriental basin.

ENGLUND E. et A. SPARKS : GEO-EAS : Geostatistical Environmental Assessment Softaware, user’s guide U.S., Environmental protection agency Las Vegas, Nevada, 1991.

ESCOFIER B. et Jérôme PAGES : Analyses factorielles simples et multiples, objectifs, méthodes et interprétation, Dunod, paris 1990.

FOUCART T. : Analyse factorielle programmation sur micro-ordinateurs, édition Masson, 1985, Paris.

FURON R. (1968) : Géologie de l’Afrique, Paris, payot, 3e ed.

GUENDOUZ A., A. S. MOULLA, W. M. EDMUNDS, P. SHAND, J. POOLE, K. ZOUARI, A. MAMOU : paleoclimatic information contained in Groundwaters of the Grand Erg Oriental, north Africa, International Atomic Energy Agency and held in Vienna, 14-18 April 1997.

GW User’s Manuel : Ground water software part one databases and utilities GW, United Nations, Departement of technical co-operation for development, Division of natural resources and energy, water resources branch, 1989.

HPO-BG : Vallée du Souf, études d’assainissement des eaux résiduaires, pluviales et d’irrigation, Mission II, Analyse critique et synthèse des données de base (Août 2001).

HPO-BG : Annexe 2 : Remontée de la nappe phréatique du Souf, Wilaya d’El Oued, Algérie, Problématique et Modélisation (22 Avril 1998).

HPO-BG : Vallée du Souf, études d’assainissement des eaux résiduaires, pluviales et d’irrigation, Mission 1A, Diagnostic Assainissement rapport (Novembre 2001).

HPO-BG : Mission II, Deuxième campagne de mesures hydrogéologiques (Décembre 2001).

IAN D. and P. FRITZ : Environmental isotopes in hydrogeology, Lewis publishers, new york, 1997.

KARPOFF R. (1952) : Observation préliminaire sur l’hydrologie du Bas Sahara, in l’hydrologie des régions arides et subarides., C.R. du XIX° Congrès géol. Intern., Alger, sect. VIII, Fasc. VIII.

KHERICI N., ZOUINI D. et KHERICI H. (1996) : Origine de la remontée des eaux de la nappe superficielle de Souf (Nord-Est du Sahara Septentrional Algérien). Association Espanola de Hidrologia Subterranea, Hidrogeologia n° 12, pp. 49-59.

LEVASSOR André : Thèse Docteur de 3ème cycle, spécialité : Sciences de l’eau : Simulation et gestion des systèmes aquifères, application aux nappes du Complexe terminal du Bas-Sahara Algérien, Université Pierre et Marie Curie Paris 6 et l’Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris (1978).

LEVASSOR André : Modèle de gestion et de mise en valeur des nappes aquifères du complexe terminal Oued Righ-Souf-Ouargla, ENSM, paris (CIG, 1975).

LEVASSOR André : Simulation et gestion des systèmes aquifères, application aux nappes du complexe terminal du bas Sahara Algérien, Thèse Docteur de 3ème cycle à l’Université Pierre et marie Curie, paris 6 et à l’Ecole Nationale Supérieure des Mines de paris, Spécialité sciences de l’eau, soutenue le 5 décembre 1978.

MOULLA A. S., A. GUENDOUZ, Z. REGHIS : hydrochimical and isotopic investigation of rising piezometric levels of saharan phreatic aquifers in the Oued-Souf region (Grand Erg Oriental basin, Algeria).

MOULLA A. S., A. GUENDOUZ, Z. REGHIS : Contribution des techniques isotopiques et hydro chimiques à l’étude de la remontée des eaux de la nappe phréatique de la région de Oued Souf (Grand Erg Oriental, Algérie), 1ère journées sur l’application des techniques nucléaires en ressources hydriques et en agriculture COMENA / CDTN, Alger du 30/11/1998 au 2/12/1998.

MOULLA A. S. : Application des isotopes à l’étude des ressources en Algérie, Département des applications en hydrologie et en sédimentologie, centre de recherche nucléaire d’Alger, 2002.

MOULLA, A. S., GUENDOUZ, A., CHERCHALI, M. E. H., (2002) : Contribution des isotopes à l’étude des ressources en eau transfrontalières en Algérie. International Workshop on Internationally Shared (Transboundary) Aquifer Resources Management in Africa, held under the auspices of IHP/UNESCO in Tripoli, Libya, 02-04/06/2002.

MATHERON G. and G. De MARSILY : Is transport in porous media always diffusive ? a counter example, Ecole des mines de paris, water ressources research, vol. 16, N° 5, pages 901-917, October 1980.

NESSON C. (1978) : L’évolution des ressources hydrauliques dans les oasis du Bas-Sahara, in mémoires et documents, vol. 17, Recherche sur l’Algérie, C.N.R.S., Paris.

ONM : Données hydroclimatiques, station : Guemmar (1991-2001).

PNUD/OPE : Ressources en eau dans les pays de l’Afrique du Nord (projet RAB / 80 / 011) rapports techniques volume n°1, 1987.

PNUD/OPE : Actualisation de l’étude des ressources en eau du Sahara septentrional (projet RAB / 80 / 011) rapports techniques volume n°2, 1987.

PNUD/OPE : Ressources en eau dans les pays de l’Afrique du Nord (projet RAB / 80 / 011) rapports techniques synthèse, 1987.

PANNATIER Y. : VARIOWIN software for spatial data analysis in 2 D, Ecole polytechnique fédérale, systèmes d’information à référence spatiale SIRS), Lausanne Edition springer, Institut of mineralogy, University of Lausanne, 1996.

SAPORTA G. : Probabilités analyse des données et statistiques, édition Technip, paris, 1990.

SAVORIN J. (1931) : La Géologie Algérienne et Nord-Africaine, Paris, Masson.

SELTZER P. (1946) : Le Climat de l’Algérie, trav. inst. météo. Physique du Globe de l’Algérie.

SEMAR Ahcène : Contribution à l’étude hydrogéologique de la plaine de Béni-Slimane (Wilaya de Médéa), thèse de magister en hydrogéologie, IST, 1995.

SERRA J. : Cours d morphologie mathématique, Ecole des mines de paris, 2002.

SHAKEEL AHMED : Estimation des transmissivites des aquifères par méthodes géostatistiques multi variables et résolution indirecte du problème inverse, thèse Docteur en hydrologie et hydrogéologie quantitatives, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris, 1987.

SHAKEEL. AHMED, G. de MARSILY and A. TALBOT : Combined use of hydraulic and electrical properties of an aquifer in a geostatistical estimation of transmissivity, Vol. 26 n° 1, Ground Water, january – fevruary 1988.

SHAKEEL. AHMED and G. De MARSILY : Multivariate applications approach in estimating aquifer parameters, CIG, Ecole des Mines de paris.

SHAKEEL. AHMED and G. De MARSILY : Some appliactions of multivariate kriging in groundwater hydrology.

TOUATI Bouzid : Thèse de Doctorat de 3ème cycle (Laboratoire de géographie physique) : Les potentialités hydriques et la phoeniciculture dans la Vallée de l’oued Righ (bas-sahara Algérien), Université de Nancy II (1986).

UNESCO : L’eau et le Maghreb, Un aperçu sur le présent, l’héritage et l’avenir 1988.

UNESCO : Les eaux souterraines de l’Afrique septentrionale et occidentale, 1987, ressources naturelles/ série eaux n°18.