Sub-Watershed Prioritization for Soil Erosion Risk Assessment in the Wadi Ouahrane Basin (Algeria) Using an Integrated Morphometric Analysis and Entropy-WASPAS Model

Résumé Technique : Priorisation des Sous-Bassins Versants pour l'Évaluation du Risque d'Érosion des Sols dans le Bassin du Wadi Ouahrane

Énoncé du Problème
L'érosion des sols représente un défi environnemental critique dans le bassin méditerranéen, particulièrement dans les régions arides et semi-arides comme l'Algérie, où la déclivité topographique, la végétation clairsemée et les pressions anthropiques exacerbent la dégradation des terres. En Algérie, plus de 50 millions d'hectares sont menacés, entraînant une sédimentation importante dans les barrages et une perte de capacité de stockage. Une gestion efficace des bassins versants nécessite l'identification des zones prioritaires pour la conservation ; cependant, la planification traditionnelle manque souvent d'un cadre complet et objectif pour classer les sous-bassins en fonction de la susceptibilité à l'érosion. L'étude répond au besoin d'un mécanisme d'aide à la décision robuste pour prioriser objectivement les sous-bassins versants au sein du bassin du Wadi Ouahrane pour la conservation des sols et une gestion durable.

Méthodologie
La recherche emploie un cadre intégré combinant les Systèmes d'Information Géographique (SIG), l'analyse morphométrique et les techniques de Décision Multicritère (MCDM). La zone d'étude, le bassin du Wadi Ouahrane (270 km²), a été délimitée en 14 sous-bassins à l'aide d'ArcGIS 10.2 et de l'extension ArcHydro.

1. Analyse Morphométrique : Trois catégories de paramètres morphométriques ont été calculées à partir d'un Modèle Numérique d'Élévation (MNE) et des données du réseau de drainage :
   • Linéaires : Ordre des cours d'eau, rapport de bifurcation ($R_b$), rapport de longueur de cours d'eau ($R_l$) et longueur d'écoulement de surface ($L_o$).
   • Superficiels : Facteur de forme ($F_f$), rapport d'élongation ($R_e$), rapport de circularité ($R_c$), densité de drainage ($D_d$), texture de drainage ($D_t$) et coefficient de compacité ($C_c$).
   • Relief : Relief du bassin ($R$), rapport de relief ($R_r$), relief relatif ($R_{hp}$), nombre de rugosité ($R_n$) et intégrale hypsométrique ($H_i$).
2. Pondération par l'Entropie : Pour éliminer le biais subjectif dans l'attribution de l'importance de ces paramètres, la méthode de l'Entropie a été appliquée. Cette approche basée sur les données a calculé des poids objectifs basés sur la variance au sein de l'ensemble de données, déterminant quels critères morphométriques influencent le plus la susceptibilité à l'érosion.
3. Classement WASPAS : Le modèle WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) a été utilisé pour classer les 14 sous-bassins. Cette méthode hybride de décision multicritère synthétise le modèle de somme pondérée (WSM) et le modèle de produit pondéré (WPM) en utilisant un paramètre de critère généralisé conjoint ($\lambda = 0,5$) pour assurer une évaluation équilibrée et stable du risque d'érosion.

Résultats Clés

• Caractéristiques Morphométriques : Le bassin du Wadi Ouahrane est caractérisé par des géométries allongées, comme en témoignent les faibles valeurs du facteur de forme ($0,36–0,42$), du rapport d'élongation ($0,38–0,41$) et du rapport de circularité ($0,23–0,50$). Le réseau de drainage est un système d'ordre 5 comprenant 428 segments, où les cours d'eau de premier ordre constituent 45,56 % du total. La densité de drainage varie de $1,60$à$1,95$ km/km², et tous les sous-bassins appartiennent à la classe de texture de drainage « très grossière » ($D_t < 2$), suggérant des conditions d'infiltration favorables en général, bien qu'avec des variations localisées.
• Pondération par l'Entropie : L'analyse a révélé que le rapport de bifurcation ($R_b$) et le rapport de longueur de cours d'eau ($R_l$) étaient les facteurs les plus influents contrôlant la susceptibilité à l'érosion, avec des poids respectifs de $0,283$ et $0,252$. Inversement, les paramètres liés à la forme comme le rapport d'élongation et le facteur de forme avaient des poids négligeables ($<0,002$).
• Priorisation et Classification du Risque : Le modèle WASPAS a identifié une hétérogénéité spatiale significative du risque d'érosion.
  • Risque Très Élevé : Les sous-bassins SW-3, SW-4, SW-5, SW-7, SW-12 et SW-13 ont été classés comme zones critiques. SW-4 a présenté la susceptibilité la plus élevée avec un score final ($V_{SPM}$) de 0,857, ce qui en fait la priorité absolue pour l'intervention.
  • Risque Très Faible : Les sous-bassins SW-2 et SW-14 ont été identifiés comme ayant les risques les plus faibles, avec des scores de $0,541$ et $0,505$, respectivement.
  • Les scores de risque à travers le bassin allaient de $0,505$à$0,857$, permettant une stratification claire en cinq classes de risque distinctes.

Signification et Revendications
L'article soutient que l'intégration de l'Entropie et du WASPAS avec l'analyse morphométrique basée sur les SIG fournit un outil d'aide à la décision scientifiquement fondé, transparent et reproductible pour la gestion des bassins versants. L'étude affirme que cette approche hybride minimise efficacement la subjectivité en s'appuyant sur la variance des données pour la pondération, offrant ainsi une base robuste pour prioriser les mesures de conservation des sols.

Les auteurs affirment que la méthodologie identifie avec succès les sous-bassins spécifiques nécessitant une réhabilitation urgente, dépassant les évaluations générales au niveau du bassin pour passer à des interventions ciblées au niveau des sous-bassins versants. En mettant en évidence SW-4 comme la zone la plus critique, l'étude fournit des données concrètes pour l'élaboration de politiques de gestion durable des terres et des ressources en eau. L'article conclut que, bien que l'évaluation actuelle soit statique et repose principalement sur des paramètres morphométriques, le cadre est évolutif et peut servir de modèle fondamental pour de futures études qui pourraient incorporer des variables socio-économiques, des changements d'utilisation des terres et des scénarios climatiques afin d'améliorer les capacités prédictives.