Délimitation des zones potentielles de recharge des eaux souterraines -cas du bassin versant de la Tafna

Abstract

Dans un contexte de stress hydrique croissant en Algérie, la préservation et la gestion durable des ressources en eau souterraine s’imposent comme des priorités stratégiques. La présente thèse a pour objectif la délimitation des zones potentielles de recharge des nappes souterraines dans le bassin versant de l’Oued Isser-Sikkak, situé au nord-ouest de l’Algérie. Pour ce faire,deux approches complémentaires ont été mises en oeuvre : la méthode d’aide multicritère à la décision AHP (Analytic Hierarchy Process) et des modèles d’apprentissage automatique (Random Forest, SVM et XGBoost). Dans la première approche, six facteurs influençant la recharge ont été intégrés : la lithologie, les précipitations, la pente, la densité de drainage, la densité des linéaments et l’occupation du sol. L’analyse par paires a révélé que la lithologie constitue le critère prépondérant, suivie des précipitations. L’intégration pondérée des cartes thématiques à l’aide de l’outil Weighted Overlay a permis de générer une carte des zones à potentiel de recharge. Celle-ci montre que le sud du bassin présente un potentiel élevé à très élevé, tandis que les zones à faible potentiel se situent principalement au nord-ouest et dans la vallée de l’Oued Sikkak, caractérisée par un ruissellement important et une faible infiltration. La carte obtenue a été validée par les données réelles de débits de puits, révélant une concordance satisfaisante de l’ordre de 83.7 %. La seconde approche repose sur l’intelligence artificielle. Les modèles ont été entraînés à partir d’un jeu de données comprenant 72 points d’eau , répartis en deux sous-ensembles : 70 % pour l'entraînement et 30 % pour la validation. L’évaluation des performances, fondée sur plusieurs indicateurs (AUC, précision, coefficient de Kappa, etc.), a montré une efficacité remarquable des trois algorithmes, avec une aire sous la courbe ROC atteignant 0,93 pour le modèle SVM. Cette étude démontre la pertinence de l’intégration des outils de télédétection, des SIG et des méthodes d’analyse avancée pour l’identification des zones favorables à la recharge. Les résultats obtenus constituent un apport précieux pour la planification et la gestion durable des ressources en eau dans les régions semi-arides.