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Université Hassiba Benbouali de Chlef (2021)

Prévision de la sécheresse au niveau de sept plaines du Nord Ouest Algérie

ACHOUR, Kenza

Titre : Prévision de la sécheresse au niveau de sept plaines du Nord Ouest Algérie

Auteur : ACHOUR, Kenza

Université de soutenance : Université Hassiba Benbouali de Chlef

Grade : Doctorat 2021

Résumé
L’Algérie et en particulier la région Nord Ouest a connu plusieurs sécheresses durant le siècle dernier. La dernière a été caractéristique par son intensité et son impact sensible sur la ressource en eau et le rendement des cultures. La diminution de la pluviométrie associée à l’accroissement considérable de la température durant les deux dernières décennies a influencé les rendements des céréales en général et le blé dur en particulier. Les études consacrées à la sécheresse sont nombreuses et diversifiées, plusieurs auteurs ont étudié le déficit pluviométrique et son impact sur la ressource en eau. D’autres travaux se sont focalisés sur l’étude de la sécheresse à travers son impact sur les cultures par le biais du stress hydrique. La plupart des méthodes destinées à évaluer la sècheresse tentent de déterminer la probabilité de rencontrer des séquences anormales dans la distribution des précipitations à l’échelle régionale. Parmi les indices les plus utilisés, citons l’indice de sévérité de la sécheresse défini par Palmer qui ne se limite pas à la seule connaissance du déficit de pluies mais intervient au niveau d’un bilan hydrique et l’indice standardisé des précipitations (SPI, Standardized précipitation index). Donc, cette technique permet de mieux gérer les terres agricoles et les ressources en eau et d’essayer de réduire l’intensité et les effets de la sécheresse par le choix de techniques agricoles adaptées et les variétés tolérantes à la sécheresse. Nous allons, également, utiliser d’autres indices à savoir : Percent of Normal Index (PNI), China-Z Index (CZI), Modified CZI (MCZI), Z-Score (ZSI), Standard Deviation Index (SDI) and Deciles Index (PDI). Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) ont montré un grand intérêt dans la modélisation et la prévision des séries temporelles non-linéaires et non-stationnaire et dans la plupart des cas et en particulier dans la prédiction des phénomènes extrêmes. Nous allons donc utiliser les réseaux de neurones artificiels pour prédire la sécheresse dans sept plaines du Nord-Ouest Algérien à différentes échelles temporelles. Aussi, nous utiliserons les chaines de Markov pour modéliser et prédire les épisodes de sécheresse à différentes échelles temporelles.

Présentation (PNST)

Page publiée le 3 octobre 2022