Thèses de doctorat

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Browsing Thèses de doctorat by Author "BALAH BELKACEM"

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    VARIABILITE CLIMATIQUE ET SCENARIO DU CHANGEMENT CLIMATIQUE DANS LE NORD EST ALGERIEN ( CAS DU BASSIN VERSANT DE LA SEYBOUSE)
    (2017) BALAH BELKACEM
    Cette thèse a pour objectif principal d’étudier les modes de variabilités climatiques particulièrement pluviométriques du bassin versant de la Seybouse. Pour atteindre cet objectif, cette étude s’est appuyée sur les séries des pluies de vingt quatre stations, postes pluviométriques et hydrométriques qui sont réparties sur la surface étudiée. Pour s’assurer de la réalisation de ce travail dans un meilleur ordre, la thèse s’articule autour de trois grands axes. Le premier axe est consacré à l’analyse des précipitations sur des périodes bien distinctes d’une station pluviométrique à une autre selon la disponibilité des données. L’utilisation des tests non paramétriques de Wilcoxon s’avère nécessaire à une échelle mensuelle et pluriannuelle. L’étude du régime pluviométrique explique nettement cette variation. L’application du test de normalité pour un jugement d’adéquation à une loi théorique est assurée par l’utilisation des diagrammes quantile quantile. L’ensemble des résultats indique qu’une grande partie des séries de pluie est adéquats à la loi normale. Le deuxième axe est étudie la variabilité dans une échelle spatiale et temporelle, les notions de la géostatistique, en faisant un grand pas pour une modélisation spatiale. L’ensemble des résultats montrent que le modèle Gaussien est le mieux adapté pour caractériser les pluies interannuelles. La classification du bassin aux étages climatiques est assurée par l’indice de NICHOLSON. Ainsi, la stationnarité et les tendances des séries de pluie sont vérifiées par des techniques usuelles à savoir : filtre passe-bas de Hinning d’ordre 2, Pettitt (1979), rangs de Spearman, Von Neumann et Buishand (1982-1984). Le troisième axe est de la réponse à la question du scénario de changement du climat par la pratique de la prévision avec les réseaux de neurones artificiels pour prédire les pluies moyennes mensuelles. Pour ce faire, les modèles proposés ont été construits, entrainés, testés et validés avec le logiciel MATLAB 2014a. Les variables d’entrées varient de 8 à 11 selon la disponibilité des données de chaque station pour chaque mois, et la sortie du modèle des pluies dites prédites. L’ensemble des résultats de la modélisation, montrent une fiabilité très satisfaisante à la prédiction des pluies avec les modèles adaptés des quatre stations synoptiques choisies, à l’exception, des mois de Décembre et Juin respectivement pour les deux stations de Pont Bouchet et Bouhadjar. Concernant les modèles de prédictions pour les deux mois de Février et Mai de la station de Bouhadjar, ils sont acceptés mais avec quelques réserves