L’amplit ude thermique

L’amplitude thermique de not re zone d’investiguation, pendant la pér io de 198 1-2 012 est impo rt ant e. On const at e qu’en ét é, elle var ie de 14°C à 13°C. Elle est également très impo rtante en hiver, avec des var iat io ns de 7°C à 8°C ( figure 19).

Fig. 19. L’a mp lit ude t her miqu e 6-3- L’humidit é

L'humid it é re lat ive de l'a ir (H% o u degré d'hygro mét r ie), co uramme nt no t ée φ, correspo nd au rappo rt de la p ressio n part ie lle de vapeur d'eau co nt enue dans l'air sur la pres sio n de vapeur sat urant e (o u t ensio n de vapeur) à la même te mpérature et pression (GFDL, 2009).

L’ hu mid it é r e lat ive de l’a ir at t eint son ma ximu m da ns le mo is d e Déce mbre (79.78%), alo rs que le min imu m est o bser vé dura nt le mo is de Juillet ( 9.57%) co mme le mo nt re la figur e su iva nt e (figure 20).

Fig. 20. Var iat io n mo ye nne me nsue lle de l’hu mid it é r e lat ive L’hum idit é re lat ive co nst it ue par ses écart s brut aux, l’un de s caract ères climat iques les plus impo rt ant s des mo nt agne s de l’Afr ique du No rd ( Quezel,19 80). Elle a u ne gra nde impo rt ance po ur la v égét at io n fo rest ière, r édu isant l’évapor at io n de l’eau du so l et l’int e ns it é de la t ransp irat io n de s végétaux . E lle per met do nc la conservat io n de l’eau d a ns le so l et so n ut ilisat io n par la p la nt e.

6-4- Les ve nt s

Les ve nt s da ns la w ila ya de Sét if, so u ffle nt surto ut du No rd en hiver (vent s hu mide s). En Hiver et en Aut o mne, le s ve nt s du secteur No rd-Ouest appo rt ent le p lus gro s des précip it at io ns de l'a nnée. En ét é, c'est le siro cco (vent sec et chaud) qu i re mo nt e du Sud et augme nt e la te mpérat ure dans la rég io n Sud de la w ilaya surt o ut. Une représent at io n grap hique expliqua nt la d irect io n et la vit esse de s vent s fréque nt ant not re rég io n: la ro se de s vent s pér io de 1981-2012 (figure 21, 22).

Le ve nt ag it sur la végétat io n par l’act io n du dessèc he me nt qu i accé lère le phé no mène de la transpirat io n. Le siro cco en ét é, aug me nt ent le r isque d’inc e nd ies.

Fig. 21.La rose des vents

Fig. 22. Var iat io n mo ye nne mensue lle de la vit esse des ve nt s 6-5- Les ge lées

Se lo n le s minima at t eint s, les ge ls de st ruct ifs peu ve nt att eindre o u no n les po int es avancée s de la végét at ion fo rest ière. Les o bservat io ns d ispo nib le s po ur la st at io n de Sét if, r évè le nt que le s ge lée s so nt assez fréqu e nt es et peuve nt durer jusqu'à 5 mo is à Sét if, a lla nt du mo is d’Octo bre jusqu ’au mo is de Fé vr ier, avec cert a ins jo urs o ù l’int e ns it é de la ge lée pers ist e prat ique ment to ut e la jo urnée.

Not re régio n d ’étud e se sit ue au No rd-Est alg ér ie n appart ena nt au ba ssin médit err a née n. Se lo n Qu ezel ( 1978) , cett e régio n appart ie nt au do ma ine méd it e rr ané e n appe lé au ss i do ma ine méd it e rr ané e n a fr ica in.

6-6-1- Diagra mme o mbrot her mique de Bagno u ls et Gaussen (1957)

Bag no uls et Gaus se n d é fin is se nt un mo is bio lo g iqu e me nt sec, co mme une pér io de dur ant laqu e lle la quant it é de p lu ie est infér ieure o u éga le au double des te mpératures enregistrées, d’où la relat ion : P ≤ 2 T.

La figure n° 23 nous donne u ne idée de la saiso n sèche qu i s’ét e nd de la fin Ma i à p resque fin Sept e mbre ; a lo rs que la saiso n hu mid e s’ét end du mo is d’Octo bre jusqu’à la première quinzaine du mo is de Mai.

Fig. 23. D iag ra mme o mbrot her mique

6-6-2- Le c lima gra mme d ’E mber ger

Le ca lcu l du quo t ie nt p lu vio t her mique « Q2 » d ’E mberger est néc essa ire po ur dét erminer l’étage bio c limat ique d e chaque r ég io n. Po ur ce la no us preno ns en considérat io n le s para mèt res c i-desso us :

P : Pr écip it at io n annuel les en mm ;

M : Moye nne de s t emp érat ures ma xim a le s du mo is le p lus c haud en degré de Kelvin ( °K) ;

m : Mo ye nne des t e mpérat ures minima le s du mo is le plus fro id en degré de Kelvin ( °K).

La formule ut ilisée pour le calcul, est la suivante:

Q2 = 2000 P/ (M² – m²)

On a trouvé que Q2 est égal à 42.87 avec m = 1.56°C.

Se lo n le c limag ra mme p lu vio t her miqu e d’E mber ger , la st at io n de Ain Sfiha e st sit uée dans le bio c limat semi-a r ide fra is.

6- 6- 3- L’ ind ic e d’ar id it é de De mar t o nne

Cet ind ice c aract érise l’ar idit é du c limat d’une rég io n do nnée. I l s’e xpr ime co mme su it :

I= P/ (T + 10).

P : Précipitat ion mo yenne annuelle en ( mm).

T : Température mo yenne annuelle en (°C).

I= 399.32/ (15.08+ 10)= 15.92 Pour :

20 < I < 30 : Climat tempéré 10 < I < 20 : Climat semi- aride 7.5 < I < 10 : Climat steppique 5 < I < 7.5 : Climat désertique I < 5 : Climat hyper-ar ide

La valeur t ro uvée de l’ind ice d’ar idit é ( do nnées de la st at io n de Ain Sfiha, Wila ya de Sét if) se t raduit par u n c limat semi- ar ide de le rég io n.

6-6-4-L’indice Xérot hermique d’E mberger

Co mme le Q2 ne t ie nt pas co mpt e de la xér ic it é, E mberger ( 1941) , a caract érisé l’int e nsit é de la séc heres se est iva le par l’ind ice (S ) :

S= PE / M

où le PE représente la so mme des précipitat ions mo yennes est ivales et M la mo ye nne des te mpérat ures du mo is le plus chaud.

Le cl imat ne peut êt re considéré co mme médit err a née n du po int de vue phyt o géo graphique que si S < 7.

Pour notre zone, l’indice xérot hermique est le suivant : S= 75.565 / 33.6= 2.51

La va leu r t ro uvée d e l’ind ice xér o t her mique S, ind iqu e que le c limat de la w ila ya de S ét if est t yp ique me nt méd it e rr ané e n.

co nc lu sio n

Le cl imat de not re zo ne d’ét ude est de t ype médit err a née n co nt ine nt a l semi-ar ide, caract érisé par deux saiso ns:- l’u ne hiver na le p luvieuse et fra ic he, l’autr e estiva le sèc he et chaude (Daget , 1977). pendant l’Hiver, not amment les mo is de Janvier et Décembre.

7- Flore et végétation

Dans chaque pa ys, le cl imat faço nne la végét at io n à son ima ge et à

Pinus halepensis Pin d’Alep Essen ce pr in cipale,

ar br es Cupressus sempe rvirensarizonic a -C ypr és tou jour s

ver t.

Populus alba Peuplier blan c -Bien dével opp é,

quelque pied pr ès de l’en tr ée Ouest.

Populus nigra Peuplier n oir pieds pr ès de

l’en tr ée Ouest.

Fraxinus oxyphylla Fr ên e ox yph ylle -Etalé sur le long de la route N⁰75.

Quercus rotundifolia Ch ên e ver t -Des plantation s dans la par celle

so l. Là, o n no t e la p rése nce d es espè ce s de la fa mil le d es po acée s et des o mbe llifère s dans des st at io ns dégagées.

Chap it re 3 : M atériels et méth odes

L’o bject if de ce chap it re est de met tr e en app licat io n l’ind ice de la végét at io n no r ma lisé da ns le co nt ext e de la ville de Sét if no t amme nt le s bo ise me nt s urba ins entre la pér io de 1986 et 2013. Ces ind ices décr ive nt des in fo r mat io ns spat ia lis ées par r appo rt à l’o ccupat io n du so l. L’é vo lut io n d e cett e relat io n décr it un ét at de ces bo ise ment s de la ville po ur chaque pér io de.

Ce c hap it re co mpre nd le mat ér ie l ut ilisé a insi que la mét ho do lo g ie ado pt ée po ur la réa lisat io n de s différe nt es cart es des bo ise ment s de la vil le.

1-Matériel

Nous disposons pour ce travail des do cuments suivants : 1-1- Cartes

- Une carte topographique de Sét if (échelle : 1/50 000) ; feuille Nj-31-VI-7-EST, Ed it ion N°1 visa N°159. RI 2810 INC 1991.

- Carte des sols d’Algérie (échelle : 1/500 000) ; feuille N.J.31-SE.

Publiée par le ser vice géographique de l’Armée en 1927 co mplété en 1949.

1-2- Images sat ellit es

- trois images mult ibandes Landsat : TM (1986), ETM+ (2001) et ETM+ (2012) avec une réso lut io n de 15 m.

- Images satellites Spot5 (Octobre 2002, Juin 2013) avec une réso lut io n de 2.5 m.

- Image satellite de Google Earth du 08 juin 2011 de Sét if.

2- La méthodo logie

La métho do lo g ie se base sur l’ét ude de la té lédet ect io n et le SIG co mme o ut il d’ a na lyse e n mi lieu ur ba in. L’o bject if e st de mo nt rer l’int ér êt des imag e s sat illit a ire s, en par t icu lie r le s imag e s mu lt isp ect rales de l’o ccupat io n de s so ls e n ville et l’ét a t de la vég ét at io n prée xist ant e et actuelle. Aussi, l’apport du MNT est important, notamment sur l’alt imétrie.

Une ét ude du t ap is végét a l réa lisée po ur avo ir une idée du reco uvre me nt et la fo r mat io n végéta le mo no spécifique du pin d’Alep. E nfin, o n émet la pr o po sot io n d’u n p la n d’a mé nage me nt sur un fo nd nu mér iqu e.

Des ent ret ie ns ont été fa it s durant le s année s 2012 et 2013 auprès des d iffér e nt s ge st io nna ir e s de la ville d e S ét if, no t amme nt la Co nser vat io n de s fo rêt s et le s Service s t echniqu es de la co mmu ne, et un ent ret ie n a ve c la d irect io n de s Servic es agr ico le s. Ce s ent ret ie ns o nt servi à o bt e nir d es info r mat io ns sur les bo isement s de Znad ia et G ao ua, avec l’int e nt io n de pro céder à l’amé nage ment de Znad ia pou r une vie cit o ye nne.

2-1-Les techniques ut ilisées

2-1-1- Système d’informatio n géographique (SIG) et la télédétect ion

L’ut ilisat io n des SIG est de ve nue u ne prat ique t rès co urant e c hez le s géo graphes a ins i que les amé nag ist es grâce au x fo nct io nna lit é s d’int égrat io n, de st ruct urat io n, de gest io n et d’a na lyse de s do nné es spat ia lisée s caract érisant le t err it oire. Cro iser de s info r mat io ns géo graphique s à dif férent es échelles, pr ésent e une pro gressio n impor t ant e par r appo rt aux procédur es carto graphiq ues t radit io nne lle s.

Fig. 24. Compo sit io n d’un SIG (Hessas, 2005)

L’a ssoc iatio n e nt re le s do nné es de t éléd ét ect io n et le SI G ne dat e pas d’hier. Comme le t émo ig ne Mesev (1997 ), pendant les a nné es 1970 et 1980, p lus ieur s tr avaux o nt exa miné les bé né fice s du lie n e nt re la t élédét ect io n (t echno lo g ie de co lle ct es des do nnée s) et le SIG (t echno lo g ie s de s manipu lat io ns de s do nnées). Les do nnées de t é lédét ect io n peu ve nt êtr e int égrées d a ns le SIG, so it co mme des do nnée s c la ssée s o u en t ant que do nnée s i mages. Cet t e int égrat io n p er met de les as so c ier à d’aut res t ype s de do nnées g éo graphiqu es co mme les réseau x de co mmu nicat io n o u des do nnée s de me sur es.

L’e xt r act io n de l’ info r mat io n à par t ir de do nné es sp at ia lis ée s, co ndu it à u ne fle xib ilit é d ’a na lyse a insi qu ’u ne co mpré he nsio n o pt ima le de l’e nse mb le (Ma in i et Agr aw a l, 2007). De p lu s, l’ut ilisat io n de s do nnée s d e t élédét ect io n d a ns les SIG, fac ilit e l’app licat io n d ’inve nt a ires plus ét endus a insi que la mise à jo ur p lus rap ide de s bases de données géo graphiques.

De no mbreu x t ravaux ont éga le me nt prése nt é le s appl icat io ns de ce s deu x techno log ies dans des études d’analyse urbaine en explorant les possibilité s

d’amé lio rer cett e int égrat io n (Dav is et al., 1991 ; Ehlers et al., 1989 ; sur face (parcelle, ret enue collina ire, bassin versant …). Il imp liqu e une repr ésent at io n e n mo de o bjet . Ce dernier est bie n adapt é po ur décrire la

Le mo de rast er est plu s adapt é pour r eprésent er des var ia bles continues. De plus, la représentation sous forme de grille correspond bien à l’o r ganis at io n info r mat iqu e des do nnée s. L’ inco nvé nie nt de ce mo de r és id e dans la t aille de s fichiers, ét ant do nné que chaqu e p ixe l co nt ie nt une in fo r mat io n. Une mê me sur fac e peut être représent ée par un grand no mbre de pixels. Ce mo de est égale me nt adapté po ur l’ut ilisat io n de mét ho des de t rait e me nt s nu mér iqu es de l’in fo r mat io n po ur la descr ipt io n de cert ains éléments géographiques naturels. I l est difficile de séparer ou de tracer une limit e arbit ra ir e dans u ne fo rêt entre deux e sse nc es fo rest ières, a lo rs que sur le t errain, il e xist e e n fa it une zo ne de t rans it io n o ù so nt o bservé s deu x grad ie nt s d’e ssences. Leu r ma nipu lat io n est p lus a isée car le co nt o ur des o bjet s suffit po ur le s décr ire. E lle est p lus adapt ée à des d o nnées d iscrèt es do nt le s limit es so nt p réc ise s (r éseau x, sépar at io ns ad min istrat ives, … )

Po ur délimit er la zone d’ét ude, il faut d’abo rd ca ler l’image sc a nnée de la cart e to po graphique ; c’est -à- dire fair e un géo -r éfére nce ment de la cart e.

Po ur cett e ét ape, il faut pr éciser la pro ject io n pu is l’u nit é appro priée.

Après, il faut int ro duire le s coo rdo nné es des po int s de ca lage, qu i so nt dét erminés préalablement (figure 25). Une valeur d’erreur égale à zéro indique que la po sit io n des po int s de ca lage se mble co rr ect e; et o n o bt ie nt do nc une cart e géo -référe nc ée po ur t racer le s limit es de la zo ne d’ét ude.

Fig. 25. Sché ma démo nstr at if du calage d’u n fo nd to po graphique à l’a ide du MapInfo 10.5

Après cet t e phase, o n expo rt e cett e carte so us fo r me de vect eur p o ur l’ut ilisat io n da ns les lo g ic ie ls E NVI 4. 7 et ArcMap 10 ; ce qui nous per met de déco uper la zo ne d ’ét ude. Ici, o n par le d ’une préc is io n et la réso lut io n de la scè ne qu’o n veut ét udier.

2-2- Trait e me nt de l’image sat e llit a ir e

Les images sat e llit e s co uvre nt le domaine du visible, du pro che infrar o uge et de l’in fraro uge t her mique . Le trait e ment mu lt i spe ct ral de s image s a ét é effect ué à l’a id e de l’ENVI vers io n 4.7 (Enviro nme nt fo r V izua lizing I mage s), lo g ic ie l d ’analyse de s images de t é lédét ect io n dévelo ppé par la soc iété RSI (Research S yst e ms Int ernat io na l).

No us dispo so ns de tro is image s mu lt i s pect rale s de La ndsat avec u ne résolut ion spat iale de 30m : TM-5 acquise le 04juin 1986, ETM+ acquise le 05 ju in 2001 et 21 ju illet 2012, une ima ge mu lt i spect rale de La ndst at avec résolut io n spat ia le d e 60 m : MSS acquise le 04 Ao ut 1972 et deux images

Spot acquises e n Oct o bre 2003 avec une r ésolut io n d e 5 m et la deu xième image acquise en Juin2013 avec une résolut ion de 2.5m.

Le d isfo nct io nnement qu i a a ffe ct é le « Scan Line Co rr ector » dans le capt eu r ETM+ dep u is le 31 ma i 20 03 a to ut efo is limit é l’ut ilisat io n de s images les plus récentes de Landsat 7. Pour pallier cette difficu lté, nous avo ns eu reco urs aux ima ges sate llit es S pot fo urnies par le « Labor ato ire Espaces Géogr aphiques et Sociét és (ESO- UMR6590 CNRS), universit é du Ma ine Le Ma ns, Fra nce da ns u n cadre du pro jet franco -alg ér ie n T ASSILI N° 26999RJ. » pour suivre l’état de la zone d’étude.

Les t ra it e me nt s des imag es sat e llit a ir es s’e nc ha înent à par t ir de s do nnée s d ispo nibles se lo n les ét apes su iva ntes :

2-2- 1- Prét rait e me nt des do nnées ima ges sat ellit es

Les ima ges ut ilisée s o nt fa it l’o bjet du pr ét rait e me nt afin d ’a mé lio rer leurs qua lit és rad io mét r ique et géo mét r ique ava nt de passer aux d iffére nt es applicat ions thémat iques. Cette étape a pour but de rendre les images les plus co mparables possibles en diminuant les différences radio métriques et géométriques. C’est une étape importante, en particulier dans une étude de dét ect io n des c ha nge me nt s ent re les images (Ka bil, 2010).

2-2-1-1- Correction géométrique

La cor rect io n géo mét r ique p er met d e superpo ser les ima ges e n rédu isant leur s défo r mat io ns géo mét riques liées au po sit io nne me nt du satellite et les erreurs des systè mes de mesures dûes aux effets du relief, de la rotation de la terre durant la prise de vue, etc. (Bonn et Rochon, 1992).

La co rr ect io n géo métr ique a ét é fa it e à l’a ide de la métho de « ima ge à image » par la sé lect io n des po int s de cont rô le sur l’i mage de ré fére nce.

2-2-1-2- Correction radio métr ique

2-2-1-2- Correction radio métr ique