Modélisation de la Dynamique des Zones Humides de la Wilaya d’Oran par Chaines de Markov et Automates Cellulaires.

Abstract

Considérées comme l’un des écosystèmes les plus productifs de la planète, les zones humides sont les milieux naturels possédant l’une des réserves importantes de C0 2 et d’Oxygènes de la planète. Mais avec toutes ces potentialités, ces zones sont plus que menacées de disparition ou de dégradation partout dans le monde. Les raisons de cette dégradation sont dûes d’une part au changement climatique et d’autre part aux pressions anthropiques exercées sur ces zones humides par les activités humaines telles-que l’agriculture et l’élevage. Le but de ce travail est de faire une analyse diachronique afin de comprendre et d’estimer la tendance de l’évolution et la dynamique de l’occupation du sol de la Wilaya d’Oran et des zones humides à l’échelle local, afin de prédire la dynamique future de l’occupation du sol de cette zone et le devenir des zones humides de façon particulière d’ici 2037. L’étude de la complexité des éléments intervenant dans la dynamique de l’occupation sera effectuée par la mise en place de deux modèles de prédiction (CA-Markov-LR, CA-MarkovMLP) afin de voir l’efficacité de chaque modèle à prédire efficacement la dynamique de l’occupation future. Après la conception, la validation et la prédiction avec les deux modèles, notre étude montre que que le modèle conçu avec la variante des perceptions Multi-couches (8,52% d’erreur globale) s’avère plus efficace que celui conçu par la régression logistique (11,75% d’erreur). La simulation de l’occupation du sol , prédit par le modèle, à révéler une régression de 7% des plans d’eau, de 12% des surfaces forestières. Par contre le modèle prédit une extension de 8% des sols nus, de 6% des espaces Bâtis et de 2% des surfaces agricoles.