| Titre : |
Contribution à l’Étude de l’Impact des Zones Humides sur la Qualité des Eaux |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Noussaiba IKHLEF, Auteur ; Hamza Bouguerra, Directeur de thèse ; Salah Eddine Tachi, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2026 |
| Importance : |
1 fichier PDF (9.7 Mo) |
| Présentation : |
ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Thèse de Doctorat : Hydraulique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2026
Bibliogr. p.133-144 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Zones humides
Lac Fetzara
Qualité des eaux souterraines
IWQI
Machine
Learning |
| Index. décimale : |
D000826 |
| Résumé : |
Les zones humides, écosystèmes essentiels pour la biodiversité et les services écosystémiques, subissent une dégradation accrue. Le lac Fetzara, situé dans la wilaya d’Annaba (nord-est de l’Algérie), constitue une zone humide d’importance internationale,classée site Ramsar. Il est toutefois fortement menacé par des pressions anthropiquescroissantes, telles que la pollution diffuse, l’assèchement partiel et la salinisation, qui menacent la qualité des eaux superficielles et souterraines de son bassin versant.Cette thèse a pour objectif d’évaluer l’impact de cette zone humide sur la qualité des eaux souterraines, en identifiant son rôle potentiel comme filtre épurateur ou source de contamination. À cet effet, une campagne d’échantillonnage a été réalisée sur 37 puits durant la saison sèche, avec analyse de plusieurs paramètres hydrochimiques (Na⁺, Ca²⁺,Mg²⁺, Cl⁻, SO₄²⁻, HCO₃⁻, CE). Ces paramètres ont été sélectionnés pour le calcul de l’indice de qualité des eaux d’irrigation (Irrigation Water Quality Index, IWQI) utilisé pour évaluer leur aptitude à l’irrigation selon la méthode de Meireles et al. (2010). Par la suite, une modélisation basée sur le Machine Learning a été mise en œuvre, comparant quatre algorithmes (régression linéaire, SVR, arbre de décision, XGBoost) afin de prédire l’IWQI et d’identifier les paramètres influents. Les résultats révèlent une dégradation saisonnière marquée en été, caractérisée par une salinité élevée, en lien avec les concentrations de Cl⁻ et Na⁺. Le modèle XGBoost a présenté les meilleures performances prédictives (R² = 0,9222), confirmant l’influence majeure des ions Na⁺, Cl⁻, HCO₃⁻ et de la conductivité électrique. Le lac Fetzara se révèle être un système ambivalent, jouant partiellement un rôle épurateur tout en étant affecté par des pollutions croissantes. Cette étude met en lumière la nécessité d’une gestion intégrée et durable, visant à préserver les fonctions écologiques du lac et à assurer la qualité des ressources en eau, dans un contexte de stress environnemental accentué. Elle souligne également l'importance d'outils de modélisation avancée pour la surveillance et la prise de décision. |
Contribution à l’Étude de l’Impact des Zones Humides sur la Qualité des Eaux [document électronique] / Noussaiba IKHLEF, Auteur ; Hamza Bouguerra, Directeur de thèse ; Salah Eddine Tachi, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2026 . - 1 fichier PDF (9.7 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Thèse de Doctorat : Hydraulique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2026
Bibliogr. p.133-144 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Zones humides
Lac Fetzara
Qualité des eaux souterraines
IWQI
Machine
Learning |
| Index. décimale : |
D000826 |
| Résumé : |
Les zones humides, écosystèmes essentiels pour la biodiversité et les services écosystémiques, subissent une dégradation accrue. Le lac Fetzara, situé dans la wilaya d’Annaba (nord-est de l’Algérie), constitue une zone humide d’importance internationale,classée site Ramsar. Il est toutefois fortement menacé par des pressions anthropiquescroissantes, telles que la pollution diffuse, l’assèchement partiel et la salinisation, qui menacent la qualité des eaux superficielles et souterraines de son bassin versant.Cette thèse a pour objectif d’évaluer l’impact de cette zone humide sur la qualité des eaux souterraines, en identifiant son rôle potentiel comme filtre épurateur ou source de contamination. À cet effet, une campagne d’échantillonnage a été réalisée sur 37 puits durant la saison sèche, avec analyse de plusieurs paramètres hydrochimiques (Na⁺, Ca²⁺,Mg²⁺, Cl⁻, SO₄²⁻, HCO₃⁻, CE). Ces paramètres ont été sélectionnés pour le calcul de l’indice de qualité des eaux d’irrigation (Irrigation Water Quality Index, IWQI) utilisé pour évaluer leur aptitude à l’irrigation selon la méthode de Meireles et al. (2010). Par la suite, une modélisation basée sur le Machine Learning a été mise en œuvre, comparant quatre algorithmes (régression linéaire, SVR, arbre de décision, XGBoost) afin de prédire l’IWQI et d’identifier les paramètres influents. Les résultats révèlent une dégradation saisonnière marquée en été, caractérisée par une salinité élevée, en lien avec les concentrations de Cl⁻ et Na⁺. Le modèle XGBoost a présenté les meilleures performances prédictives (R² = 0,9222), confirmant l’influence majeure des ions Na⁺, Cl⁻, HCO₃⁻ et de la conductivité électrique. Le lac Fetzara se révèle être un système ambivalent, jouant partiellement un rôle épurateur tout en étant affecté par des pollutions croissantes. Cette étude met en lumière la nécessité d’une gestion intégrée et durable, visant à préserver les fonctions écologiques du lac et à assurer la qualité des ressources en eau, dans un contexte de stress environnemental accentué. Elle souligne également l'importance d'outils de modélisation avancée pour la surveillance et la prise de décision. |
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