<table><thead><tr><th rowspan="2">Paramètre</th><th colspan="4">Juin & Juillet 2015 N= 48</th><th colspan="4">Janvier 2022 N= 52</th></tr><tr><th>Minimum</th><th>Maximum</th><th>Moyenne</th><th>Ecart-type</th><th>Minimum</th><th>Maximum</th><th>Moyenne</th><th>Ecart-type</th></tr></thead><tbody><tr><td>CE (µS/cm)</td><td>2419,00</td><td>10575,00</td><td>4530,17</td><td>1797,50</td><td>1612,00</td><td>15300,00</td><td>4076,35</td><td>2337,80</td></tr><tr><td>TDS (mg/l)</td><td>1548,16</td><td>6768,00</td><td>2899,31</td><td>1150,40</td><td>1449,47</td><td>10014,78</td><td>3043,60</td><td>1520,18</td></tr><tr><td>Ca<sup>2+</sup> (meq/l)</td><td>5,72</td><td>18,37</td><td>11,13</td><td>3,29</td><td>2,97</td><td>20,76</td><td>11,34</td><td>3,72</td></tr><tr><td>Mg<sup>2+</sup> (meq/l)</td><td>2,24</td><td>30,19</td><td>13,62</td><td>5,40</td><td>4,72</td><td>32,96</td><td>11,89</td><td>5,47</td></tr><tr><td>Na<sup>+</sup> (meq/l)</td><td>8,88</td><td>65,60</td><td>24,01</td><td>13,16</td><td>5,96</td><td>111,30</td><td>23,03</td><td>17,99</td></tr><tr><td>K<sup>+</sup> (meq/l)</td><td>0,00</td><td>2,30</td><td>0,20</td><td>0,36</td><td>0,04</td><td>1,04</td><td>0,18</td><td>0,20</td></tr><tr><td>HCO<sub>3</sub><sup>-</sup> (meq/l)</td><td>4,80</td><td>11,52</td><td>7,37</td><td>1,58</td><td>2,50</td><td>11,70</td><td>6,19</td><td>1,71</td></tr><tr><td>SO<sub>4</sub><sup>2-</sup> (meq/l)</td><td>7,87</td><td>45,41</td><td>18,31</td><td>7,44</td><td>4,90</td><td>33,17</td><td>18,19</td><td>6,51</td></tr><tr><td>Cl<sup>-</sup> (meq/l)</td><td>7,92</td><td>85,04</td><td>24,13</td><td>16,24</td><td>4,46</td><td>146,88</td><td>24,53</td><td>23,53</td></tr><tr><td>NO<sub>3</sub><sup>-</sup> (meq/l)</td><td>0,12</td><td>1,99</td><td>0,53</td><td>0,39</td><td>0,00</td><td>1,99</td><td>0,48</td><td>0,43</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>Figure 55. Diagrammes en boîte pour les paramètres hydrochimiques mesurés dans l'aquifère de Ghiss-Nekor pendant les périodes d'échantillonnage : (a) juin et juillet 2015 et (b) janvier 2022</figcaption></figure>

Les ions majeurs, notamment le chlorure, le sodium, le sulfate et le magnésium, sont fréquemment utilisés pour détecter l'interface eau douce-eau salée. La concentration moyenne de Cl⁻ dans les échantillons prélevés lors de la campagne de 2015 varie de 7,92 à 85,04 meq/l, tandis que les échantillons de la campagne de 2022 varient de 4,46 à 146,88 meq/l avec une moyenne de 24,53 meq/l. La concentration de chlorure a légèrement augmenté entre 2015 et 2022, bien qu'elle ait atteint son maximum à 146,88 meq/l en 2022, ce qui peut être lié à une aggravation de l'intrusion marine dans certaines zones côtières. La plage de concentrations de Na⁺ est de 8,88 à 65,60 meq/l et de 5,96 à 111,30 meq/l, avec une moyenne de 24,01 et 23,03 meq/l pour les campagnes 2015 et 2022, respectivement. L'intrusion avancée d'eau de mer peut être un facteur contribuant à l'augmentation significative de la concentration maximale de sodium en 2022. Lors de la campagne de 2015, les concentrations de SO₄²⁻ variaient de 7,87 à 45,41 meq/l avec une moyenne de 18,31 mg/l, tandis que
dans les échantillons d'eau souterraine prélevés en 2022, les concentrations variaient de 4,90 à 33,17 meq/l avec une concentration moyenne de 18,19 meq/l, ce qui ne révèle aucune différence significative dans les niveaux de SO₄²⁻ entre les deux périodes d'échantillonnage. Par conséquent, la source prédominante de SO₄²⁻ au cours des deux périodes peut être la dissolution de gypse ou d'anhydrite (Askri et al., 2022; Bourjila et al., 2022). Lors de la campagne de 2015, la concentration moyenne de Mg²⁺ est de 13,62 meq/l, mais en 2022, elle a légèrement baissé à 11,89 mg/l, tandis que la concentration maximale a légèrement augmenté de 30,19 à 32,96 meq/l. Malgré la pertinence des statistiques descriptives pour mettre en évidence les tendances globales de salinisation, les variations ponctuelles des éléments ioniques ne sont toujours pas détectables. Par conséquent, nous avons essayé de fournir une caractérisation plus précise à cet égard en utilisant la méthode de cartographie différentielle décrite dans la section suivante.

## 3.2. Variation spatio-temporelle en utilisant la technique de cartographie différentielle (DMT)

La variation spatiotemporelle des ions majeurs a été étudiée en utilisant l'approche de cartographie différentielle. Cette méthode consiste à créer des cartes en interpolant les concentrations d'ions majeurs de chaque campagne d'échantillonnage en utilisant l'interpolation IDW. Les cartes résultantes représentent avec précision la distribution spatiale des variations de concentration d'ions majeurs entre les deux périodes d'échantillonnage (2015-2022). Les cartes de variation spatiotemporelle ont été créées en soustrayant deux couches raster du même ion pour les deux périodes d'échantillonnage. Les valeurs positives sur les cartes obtenues indiquent une diminution de la concentration en ions, tandis que les valeurs négatives indiquent une augmentation.

Après avoir examiné les cartes (Figure 56), il est apparu que les variations spatiotemporelles témoignent d'une aggravation de l'intrusion marine. La variation temporelle du TDS (Figure 56a) a montré une augmentation significative de la salinité dans les zones proches de la mer. Des augmentations dépassant dans certains cas 7000 mg/l ont été observées principalement sur la rive est de la rivière Nekor et près de l'embouchure de la rivière Ghiss. Le reste de la plaine a montré soit une légère augmentation (0-512 mg/l) soit une diminution de la salinité (0-2614 mg/l).

L'analyse de la tendance des anions chlorure (Cl⁻) dans le temps et l'espace (Figure 56b) a révélé une augmentation allant jusqu'à 129 meq/l dans la zone côtière à l'est de la rivière Nekor et autour de
l'embouchure de la rivière Ghiss. De même, les niveaux de divers ions tels que Na⁺, SO₄²⁻, Mg²⁺, Ca²⁺, K⁺ et HCO₃⁻ ont été observés à avoir augmenté près de la côte jusqu'à 93,74 meq/l, 21,52 meq/l, 17,28 meq/l, 9,88 meq/l, 0,98 meq/l et 4,96 meq/l, respectivement (Figure 56 de c à i). Cela suggère que la salinité élevée observée près de la côte provient principalement de l'eau de mer. À l'inverse, une diminution des valeurs de concentration de ces ions a été observée dans la plupart de la zone d'étude, en particulier dans la partie sud. Pour le NO₃⁻, des concentrations élevées ont été observées dans l'extrême nord-est de la plaine de Nekor (Lharch et Hdid), les environs de la ville d'Imzouren et à Azrou, avec des valeurs atteignant 1,49 meq/l.

En résumé, les cartes indiquent que la plupart des ions majeurs, et donc le TDS, ont augmenté principalement dans les zones proches de la mer. Ces résultats appuient l'hypothèse selon laquelle l'intrusion marine s'aggrave au fil du temps dans l'aquifère de Ghiss-Nekor.

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure 56. Variations spatiotemporelles des ions majeurs (2015-2022) dans l'aquifère de Ghiss-Nekor : (a) TDS (en mg/l), (b) Cl⁻, (c) Na⁺, (d) SO₄²⁻, (e) Mg²⁺, (f) Ca²⁺, (g) K⁺, (h) HCO₃⁻, et (i) NO₃⁻. Les valeurs négatives indiquent</figcaption></figure>
une augmentation de la concentration ionique, tandis que les valeurs positives indiquent une diminution de la concentration ionique

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>Figure 56. (Suite)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>Figure 56. (Suite)</figcaption></figure>

### 3.3. Variation spatio-temporelle de l'intrusion marine en utilisant les diagrammes d'évolution des faciès hydrochimiques (HFE-D)

Le diagramme d'évolution des faciès hydrogéochimiques (HFE-D), proposé par Giménez-Forcada (Giménez-Forcada, 2010), est un outil précieux pour comprendre les changements de la chimie des eaux souterraines au fil du temps. Il est particulièrement utile pour interpréter l'hydrochimie des phases d'intrusion et de récupération dans les aquifères côtiers (Giménez-Forcada, 2019; Parisi et al., 2023). Plusieurs études ont démontré son efficacité pour reconnaître les variations spatiotemporelles de l'intrusion marine, telles que Amiri et al. (2016), Kumar (2016), Liu et al. (2017), Bahir et al. (2020), Khan et al. (2021), Aladejana et al. (2021), Sangadi et al. (2022), Selvakumar et al. (2022), Sadeghfam et al. (2022), Slama et al. (2022), Parisi et al. (2023).

Le HFE-D comprend quatre types principaux de faciès : Na-Cl, Ca-HCO₃, Ca-Cl₂ et Na-HCO₃, connus sous le nom de faciès hétéropiques. Le faciès Na-Cl caractérise l'eau de mer, tandis que le faciès Ca-HCO₃ caractérise l'eau douce. Lorsque l'eau de mer s'infiltre, l'échange de Na⁺ contre Ca²⁺ entraîne la transformation de l'eau Na-Cl en eau de faciès Ca-Cl₂. À l'inverse, lors de la phase d'adoucissement, l'échange de Ca²⁺ contre Na⁺ conduit à la formation des eaux Na-HCO₃ (Chandrajith et al., 2022).

Dans le diagramme, les échantillons peuvent être séparés en deux phases distinctes en utilisant la position de la ligne de mélange conservatrice (CML). La CML représente le mélange des deux extrémités : l'eau douce et l'eau de mer (Giménez-Forcada, 2010). Les faciès situés en dessous et à
droite de la CML indiquent une phase d'intrusion, tandis que les faciès situés au-dessus et à gauche de la CML indiquent une phase d'adoucissement (Giménez-Forcada, 2014). L'hydrochimie des eaux échantillonnées peut être utilisée pour identifier diverses sous-étapes liées aux étapes d'adoucissement et d'intrusion. Celles-ci comprennent les sous-phases de salinisation : f₁, f₂, f₃, f₄ et FW, qui couvrent le début à la fin du processus d'adoucissement, et les sous-phases d'intrusion : i₁, i₂, i₃, i₄ et SW, qui couvrent le début à la fin du processus d'intrusion. Ces sous-phases aident à déterminer les processus de salinisation des échantillons d'eau souterraine.

Ainsi, le HFE-D a été utilisé pour identifier la sous-étape de chaque échantillon d'eau de 2015 et de 2022. Les sous-étapes obtenues ont ensuite été interpolées spatialement pour chaque période d'échantillonnage afin de créer des cartes thermiques (Figure 57), suivant la méthode décrite par Giménez-Forcada (2014). Les diagrammes HFE-D et leurs cartes thermiques associées illustrent clairement qu'en 2015, 14 % de la zone d'étude a été impactée par l'intrusion marine, tandis que 86 % présentaient des sous-phases d'adoucissement. Cependant, lors de la période d'échantillonnage de 2022, la zone affectée par l'intrusion marine a augmenté à 20 %, tandis que le pourcentage de la zone présentant des sous-phases d'adoucissement a diminué à 80 %.
<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Figure 57. Diagrammes HFE et leurs cartes thermiques associées des sous-phases de faciès hydrochimiques dans l'aquifère de Ghiss-Nekor lors des périodes d'échantillonnage de (a) juin-juillet 2015 et (b) janvier 2022. Les phases sont : freshwater (Eau douce) et saltwater (Eau salée), tandis que les sous-phases sont : les sous-phases d'intrusion ($i_1, i_2, i_3, i_4$ et SW) et les sous-phases d'adoucissement ($f_1, f_2, f_3, f_4$ et FW)</figcaption></figure>

### 3.4. Synthèse

En analysant les cartes thermiques HFE-D, l'intrusion marine a été principalement détectée dans les zones entre Imzouren et Souani ainsi que dans le nord-est de la plaine (Hdid). Il a également été observé sur la rive est de la rivière Nekor dans les puits W47, W25 et W46 uniquement pendant la période d'échantillonnage de janvier 2022 (Figure 57). Ces résultats sont conformes à ceux obtenus en utilisant l'approche de cartographie différentielle (Figure 56). Les zones présentant une
augmentation de la salinité près de la côte ont également montré une extension des sous-phases d'intrusion marine, tandis que les zones représentant une constance ou une diminution de la salinité ont montré des phases d'adoucissement des eaux souterraines (Figure 57). Toutes les techniques utilisées confirment la contamination de la région d'Imzouren par l'eau de mer. Cependant, l'impact de la pollution anthropique (eaux usées et engrais) ne devrait pas être ignoré, car il y a eu une augmentation des niveaux de NO₃⁻ entre les deux périodes d'étude (Figure 56i).

Les zones côtières ne présentent pas toutes de signes d'intrusion marine, ce qui peut être dû aux couches imperméables près de la côte agissant comme une barrière contre l'intrusion marine (Chafouq et al., 2016; Hounsinou, 2020). Cependant, il est possible que ces couches ne soient pas présentes dans les zones où l'eau de mer est détectée. Entre les deux périodes d'échantillonnage (2015-2022), la région extrême nord-est de l'aquifère est restée presque inchangée quant à l'évolution spatiale des sous-phases d'intrusion, ce qui suggère que dans cette région, l'aquifère est constamment alimenté en eau de mer. Selon Chafouq et al. (2017), cette alimentation permanente peut être attribuée à l'existence de la faille normale de Trougout dans la barrière lithologique imperméable. Ce type de faille peut créer des fissures et des ouvertures, ce qui peut augmenter la perméabilité de la barrière protectrice et faciliter le processus de l'intrusion marine (Li et al., 2020). De plus, l'intrusion marine est également renforcée dans cette zone par le pompage excessif des eaux souterraines à des fins agricoles ou domestiques. Il est à noter que le puits W26, qui présente un faciès d'eau marine, est utilisé comme source d'eau pour une station de lavage de voitures.

L'approche multi-technique utilisée a confirmé que l'intrusion marine contribue à l'augmentation de la salinité dans l'aquifère Ghiss-Nekor au fil du temps. Elle a également permis de cartographier l'évolution spatio-temporelle de l'intrusion marine dans l'aquifère Ghiss-Nekor entre 2015 et 2022. Les résultats obtenus confirment l'hypothèse selon laquelle l'intrusion marine s'aggrave avec le temps dans la région d'étude. Cette aggravation est particulièrement due à des années consécutives de sécheresse qui ont entraîné une surexploitation des eaux souterraines, qui constituent la principale source d'eau pour les habitants.

Malgré l'impact évident de l'intrusion marine sur la salinisation de l'aquifère côtier de Ghiss-Nekor, l'étendue de l'intrusion reste limitée à des zones spécifiques par rapport à d'autres régions côtières dans le monde. Par exemple, la salinisation due à l'intrusion marine dans la plaine d'Oropesa
en Espagne est répandue, couvrant presque toute la plaine (Giménez-Forcada, 2019). Un autre exemple est la région côtière de l'est de l'Andhra Pradesh en Inde, où 86 % et 69 % de la zone d'étude ont été contaminées par l'eau de mer pendant les saisons sèches et humides, respectivement (Sangadi et al., 2022). Dans le bassin d'Essaouira au Maroc, Bahir et al. (2020) ont constaté que le pourcentage d'échantillons présentant des sous-phases d'intrusion dans l'aquifère côtier alluvial est passé de 66 % en 1990 à 77 % en 1995.

## 4. Conclusion

L'objectif de cette étude est d'évaluer l'évolution spatiotemporelle de l'intrusion marine dans l'aquifère côtier alluvial de Ghiss-Nekor en utilisant différentes approches géochimiques. La comparaison des statistiques descriptives des deux campagnes étudiées a révélé une augmentation significative des concentrations moyennes de TDS, ainsi que des concentrations maximales de chlorure, de sodium, de sulfate et de magnésium entre 2015 et 2022. Ces paramètres sont souvent utilisés pour détecter l'intrusion marine et cette augmentation peut être liée à une aggravation de l'intrusion marine dans la zone côtière. L'analyse spatio-temporelle en utilisant l'approche de cartographie différentielle a confirmé une augmentation de la salinité, principalement observée près du rivage. Les diagrammes HFE-D ont révélé que la zone affectée par l'intrusion marine est passée de 14 % à 20 % entre 2015 et 2022. Les résultats de cette étude confirment que l'intrusion marine dans l'aquifère de Ghiss-Nekor s'aggrave au fil du temps. Les techniques utilisées dans cette étude se sont révélées efficaces pour étudier l'évolution spatio-temporelle de l'intrusion marine dans l'aquifère de Ghiss-Nekor et la quantifier. Les résultats obtenus justifient la mise en place de mesures d'intervention visant à prévenir une aggravation de l'intrusion marine dans la zone d'étude. Dans le chapitre suivant, nous proposerons une étude de prospection des zones potentielles en eaux souterraines dans les bassins de Ghiss et Nekor, afin de réduire la pression sur l'aquifère côtier de Ghiss-Nekor.
CHAPITRE 5

Chapitre 5 : Cartographie Des Zones Potentielles Des Eaux
Souterraines Par Application Des SIG, Télédétection Et Analyse
Décisionnelle Multicritères Dans Le Bassin Versant De Ghiss Et Le
Bassin Versant De Nekor
# 1. Introduction

L'intrusion marine est un problème qui menace l'aquifère côtier de Ghiss-Nekor, et pour y remédier, il est crucial de mettre en place une bonne gestion de l'aquifère. Une solution efficace pour éviter la surexploitation de cet aquifère est de trouver des alternatives aux eaux souterraines qui en proviennent. Ainsi, les deux bassins Ghiss et Nekor peuvent être explorés pour chercher ces alternatives. Dans cette étude, nous proposons d'identifier les zones potentielles des eaux souterraines (ZPES) dans ces deux bassins. En explorant ces zones, nous pouvons trouver des sources d'eau alternatives qui peuvent être utilisées pour réduire la pression sur l'aquifère côtier de Ghiss-Nekor. Cela peut être un moyen efficace de protéger cet aquifère et de garantir la durabilité des ressources en eau dans la région.

Différentes méthodes basées sur l'analyse indirecte sont utilisées pour cartographier les ZPES, telles que l'étude géophysique, les enquêtes hydrogéologiques et les forages d'essai (Arulbalaji et al., 2019 ; Shishaye et Abdi, 2016 ; Yeh et al., 2009). Toutefois, ces techniques traditionnelles sont considérées comme coûteuses, chronophages et limitées aux régions facilement accessibles, et sont encore les plus utilisées au Maroc pour les études liées à l'exploration des eaux souterraines (Aykut, 2021). En conséquence, l'hydrogéologie de la zone d'étude n'a pas été bien étudiée et est limitée à une zone restreinte des deux bassins Ghiss et Nekor (Chafouq et al., 2017, 2016 ; Himi et al., 2017 ; Kouz et al., 2018).

La province d'Al Hoceima est une région semi-aride qui souffre d'un manque de sources d'eau de surface conventionnelles. Selon les estimations de l'ONEE (2017), les besoins en eau devraient augmenter de 11,8 Mm³/an en 2017 à 15,2 Mm³/an en 2040. Par conséquent, le déficit en eau devrait augmenter de 2,8 Mm³/an en 2017 à 12,2 Mm³/an en 2040 (Tableau 11). Ainsi, une compréhension approfondie de la distribution des eaux souterraines dans la zone d'étude est essentielle pour une gestion plus efficace des ressources en eau (Anantha et al., 2021 ; Singh et al., 2018).

Dans cette optique, l'utilisation d'outils d'analyse spatiale tels que les systèmes d'information géographique (SIG) et la télédétection peut être une étape préliminaire efficace pour aider les décideurs à comprendre la distribution spatiale des eaux souterraines. Ces techniques sont rapides, peu coûteuses et permettent d'analyser une vaste région (Arulbalaji et al., 2019 ; Patra et al., 2018 ; Siddi Raju et al., 2019 ; Tweed et al., 2007 ; Yeh et al., 2009 ; Ziani et al., 2021). Elles peuvent
également prendre en compte une grande quantité de données spatiales lors de l'évaluation des sources potentielles d'eau souterraine (Arulbalaji et al., 2019 ; Singh et al., 2018). De nombreux auteurs ont souligné la grande fiabilité des résultats obtenus par les techniques géospatiales (Arefin, 2020 ; Arulbalaji et al., 2019 ; Rao et Jugran, 2003 ; Sahoo et al., 2015).

En outre, la combinaison de ces techniques avec l'analyse décisionnelle multicritères (MCDA) s'est avérée efficace pour la délimitation des zones potentielles d'eaux souterraines (Alikhanov et al., 2021 ; Arulbalaji et al., 2019 ; Arunbose et al., 2021 ; Bourjila et al., 2020 ; Jesiya et Gopinath, 2020 ; Pathak et al., 2021 ; Singh et al., 2021). Ces techniques peuvent aider à mieux évaluer les différentes sources d'eau souterraine potentielles, ce qui peut contribuer à une gestion plus efficace des ressources en eau dans la région semi-aride de la province d'Al Hoceima.

Ainsi, l'objectif principal de cette étude est de cartographier les ZPES dans les bassins versants de Ghiss et de Nekor en utilisant une combinaison de techniques de SIG, de télédétection et de processus de la hiérarchie analytique (AHP). L'objectif de cette cartographie est de localiser les zones qui pourraient abriter des puits productifs et de créer une base de données numérique. Les décideurs pourront utiliser cette base de données pour élaborer des plans de gestion durable des eaux souterraines, afin de faire face à la pénurie d'eau de surface dans la région et de réduire la pression sur les eaux souterraines de l'aquifère côtier de Ghiss-Nekor. Cette étape est cruciale pour réduire les effets de l'intrusion marine sur l'aquifère.

<table><caption>Tableau 11 : Estimation des besoins en eau potable-Bilan des ressources en eau disponibles d'Al Hoceima (ONEE, 2017)</caption><thead><tr><th></th><th>2017</th><th>2020</th><th>2025</th><th>2030</th><th>2035</th><th>2040</th></tr></thead><tbody><tr><td>Besoins totaux en eau (Mm³/an)</td><td>11,8</td><td>11,7</td><td>12,7</td><td>13,5</td><td>14,3</td><td>15,2</td></tr><tr><td>Ressources en eau totales disponibles (Mm³/an)</td><td>9</td><td>5,5</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Bilan des besoins en eau et des ressources en eau disponibles (Mm³/an)</td><td>-2,8</td><td>-6,2</td><td>-9,7</td><td>-10,5</td><td>-11,3</td><td>-12,2</td></tr><tr><td>Bilan des besoins en eau et des ressources en eau disponibles (l/s)</td><td>-88</td><td>-196</td><td>-309</td><td>-333</td><td>-359</td><td>-388</td></tr></tbody></table>
## 2. Matériel et méthodes

### 2.1. Sources des données

Dans cette étude, nous avons utilisé à la fois des images satellites et des cartes conventionnelles pour créer 11 cartes thématiques indispensables à la détermination des ZPES dans les bassins versants du Ghiss et de Nekor. Nous avons employé les données de télédétection Landsat 8-OLI pour générer la carte des linéaments en utilisant le logiciel Geomatica Banff, puis nous avons intégré ces informations dans un environnement SIG (ArcGIS 10.8) pour créer la carte de densité des linéaments. Nous avons également utilisé la même image satellite pour générer la carte d'occupation du sol (LULC) à l'aide d'un outil de classification supervisée dans un SIG.

Les logiciels Geomatica et ArcGIS sont des outils puissants qui sont couramment utilisés dans les études sur la délimitation des eaux souterraines, notamment par Murasingh et al. (2018), Ahirwar et al. (2020), Ghosh et al. (2020), Aykut (2021), Arunbose et al. (2021). Ces outils nous ont permis de réaliser une analyse rapide et précise des données spatiales.

Les données relatives aux limites des deux bassins, à la densité de drainage (DD), à l'élévation (E), à la rugosité (R), à la pente (S), à l'indice de position topographique (TPI), à l'indice d'humidité topographique (TWI) et aux cartes de courbure (C) ont été récupérées à partir des modèles ASTER GDEM (Global Digital Elevation Model), d'une résolution de 30 mètres, téléchargeables depuis le site Web Earthexplorer de l'USGS (https://earthexplorer.usgs.gov/). Les cartes de densité de drainage, d'élévation, de rugosité et de pente ont été calculées à l'aide de l'outil SIG Spatial Analyst. Les cartes de courbure ont été réalisées à l'aide d'ArcGIS 3D Analyst, tandis que les cartes TPI ont été préparées à l'aide de l'algorithme de Jenness comme outil topographique SIG (Jenness, 2006). Les cartes TWI ont été générées à l'aide de l'outil SIG Map Algebra (Shukla, 2017). Les cartes des précipitations ont été créées à partir du jeu de données 2019 de l'Unité de Recherche Climatique (CRU) (https://sites.uea.ac.uk/cru/) et l'interpolation des ensembles de données pluviométriques a été réalisée à l'aide de la méthode géostatistique « krigeage », connue pour garantir une grande précision des surfaces estimées des données interpolées (El Hamidi et al., 2018 ; Ferchichi et al., 2018 ; Karami et al., 2018). La carte lithologique a été obtenue à partir de la numérisation de la carte géologique de la chaîne du Rif à l'échelle 1:500000, publiée en 1980 par le « Ministère de l'Energie et des Mines du
Maroc ». Les données sur la profondeur des niveaux d'eau dans le bassin versant de Ghiss ont été obtenues lors d'une enquête de terrain menée en juin et juillet 2021. Avant l'analyse de superposition pondérée, toutes les couches thématiques produites ont été rééchantillonnées à une résolution cellulaire de 28 mètres.

## 2.2. Analyse SIG & l'analyse décisionnelle multicritères (MCDA)

Le processus de la hiérarchie analytique (AHP) est une méthode d'analyse décisionnelle multicritères développée par Saaty (1980). Cette approche a été largement utilisée par les scientifiques dans des études de mesures qualitatives (Aykut, 2021 ; Shao et al., 2020 ; Arulbalaji et al., 2019 ; Singh et al., 2018). La méthode AHP a été utilisée pour la délimitation des ZPES dans les deux bassins étudiés en intégrant les critères qui affectent le plus la distribution des eaux souterraines. Tout d'abord, des poids appropriés ont été attribués aux onze facteurs en fonction des opinions des experts et de la littérature récente, tels que Alikhanov et al. (2021), Achu et al. (2020), Arefin (2020), Bourjila et al. (2020), Arulbalaji et al. (2019). Deuxièmement, les facteurs ont été comparés à l'aide d'une matrice de comparaison par paire (Tableau 12) dans laquelle l'échelle d'importance relative de Saaty a été appliquée (Tableau 13). La troisième étape a consisté à appliquer des pondérations aux sous-classes de chaque paramètre en utilisant une échelle de 1 à 9, 9 étant le plus approprié. Les résultats de la pondération sont présentés dans le Tableau 14. Enfin, le ratio de cohérence (RC) a été estimé à l'aide de l'équation (10).

$$RC = \frac{IC}{IR} \qquad (10)$$

"IC" représente l'indice de cohérence, tandis que "IR" représente l'indice randomisé. Les valeurs de l'IR dépendent d'un certain nombre de facteurs qui ont été utilisés dans cette étude, et ont été déterminées en appliquant le tableau standard de Saaty (1980) (Tableau 15). L'IR pour l'étude actuelle est de 1,51. L'IC a été calculé à l'aide de l'équation (11).

$$IC = \frac{\lambda_{max} - n}{n - 1} \qquad (11)$$
"$λ_{max}$", la valeur propre principale, a été calculée en utilisant la technique des vecteurs propres (Tableau 16) (Khashei-Siuki et al., 2020). Et "n" est le nombre de paramètres (qui est de 11 dans la présente étude).

Pour être acceptable, le RC doit être inférieur ou égal à 0,10. Ainsi, si le RC est supérieur à 0,10, la comparaison par paires doit être révisée.

Dans la présente étude, $λ_{max}=12,50$, IC=0,15 et RC=0,099. Par conséquent, l'incohérence est acceptable et les poids sont attribués de manière logique aux paramètres.

## 2.3. L'analyse de superposition pondérée (Weighted overlay)

Pour générer la carte des ZPES, nous avons utilisé l'analyse de superposition pondérée dans le SIG. L'équation (12) a été utilisée pour superposer onze cartes thématiques afin de générer un modèle d'adéquation.

$$ZPES = \sum_{i}^{n} (X_{A} \times Y_{B}) \qquad (12)$$

"A" désigne le facteur et "X" est le poids du facteur, tandis que "B" désigne les classes de facteurs et "Y" est le rang des sous-classes de facteurs.

Le modèle d'adéquation divise les bassins de Ghiss et de Nekor en quatre ZPES : zones de faibles, de moyennes, de fortes et de très fortes potentialités en eau souterraines. Le cadre de la méthodologie adoptée dans le présent travail est présenté dans la Figure 58.
<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure 58. Organigramme de la méthodologie adoptée dans l'étude de la détermination des ZPES</figcaption></figure>
<table><caption>Tableau 12 : Matrice de comparaison par paires pour les 11 facteurs choisis dans le cadre de l'étude actuelle.
(E= Élévation, LULC= Occupation du sol, LD= Densité des linéaments, L= Lithologie, DD= Densité de drainage, S= Pente, TWI= Indice d'humidité topographique, RF= Pluie, R= Rugosité, TPI= Indice de position topographique, C= Courbure)</caption><thead><tr><th></th><th>E</th><th>LULC</th><th>LD</th><th>L</th><th>DD</th><th>S</th><th>TWI</th><th>RF</th><th>R</th><th>TPI</th><th>C</th><th>Moyenne géométrique</th><th>Poids normalisé (%)</th></tr></thead><tbody><tr><th>E</th><td>1</td><td>1/2</td><td>1/6</td><td>1/6</td><td>1/3</td><td>7</td><td>7</td><td>9</td><td>9</td><td>6</td><td>2</td><td>1,6332</td><td>9 %</td></tr><tr><th>LULC</th><td>2</td><td>1</td><td>1/3</td><td>1/3</td><td>1</td><td>5</td><td>5</td><td>7</td><td>7</td><td>7</td><td>4</td><td>2,2538</td><td>12 %</td></tr><tr><th>LD</th><td>6</td><td>3</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>8</td><td>8</td><td>9</td><td>9</td><td>9</td><td>6</td><td>4,3318</td><td>24 %</td></tr><tr><th>L</th><td>6</td><td>3</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>8</td><td>8</td><td>9</td><td>9</td><td>8</td><td>4</td><td>4,1306</td><td>23 %</td></tr><tr><th>DD</th><td>3</td><td>1</td><td>1/2</td><td>1/2</td><td>1</td><td>7</td><td>7</td><td>8</td><td>8</td><td>8</td><td>5</td><td>2,8323</td><td>15 %</td></tr><tr><th>S</th><td>1/7</td><td>1/5</td><td>1/8</td><td>1/8</td><td>1/7</td><td>1</td><td>1</td><td>3</td><td>2</td><td>4</td><td>1/2</td><td>0,5208</td><td>3 %</td></tr><tr><th>TWI</th><td>1/7</td><td>1/5</td><td>1/8</td><td>1/8</td><td>1/7</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1/2</td><td>0,3902</td><td>2 %</td></tr><tr><th>RF</th><td>1/9</td><td>1/7</td><td>1/9</td><td>1/9</td><td>1/8</td><td>1/3</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1/7</td><td>0,2888</td><td>2 %</td></tr><tr><th>R</th><td>1/9</td><td>1/7</td><td>1/9</td><td>1/9</td><td>1/8</td><td>1/2</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1/7</td><td>0,2997</td><td>2 %</td></tr><tr><th>TPI</th><td>1/6</td><td>1/7</td><td>1/9</td><td>1/8</td><td>1/8</td><td>1/4</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1/8</td><td>0,2915</td><td>2 %</td></tr><tr><th>C</th><td>1/2</td><td>1/4</td><td>1/6</td><td>1/4</td><td>1/5</td><td>2</td><td>2</td><td>7</td><td>7</td><td>8</td><td>1</td><td>1,0456</td><td>6 %</td></tr></tbody><tfoot><tr><th>Total</th><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>18,0183</td><td>100 %</td></tr></tfoot></table>

<table><caption>Tableau 13 : Échelle d'importance relative de Saaty utilisée dans la matrice de comparaison par paires (Saaty, 1980)</caption><thead><tr><th>Degré d'importance</th><th>Signification</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Même importance</td></tr><tr><td>2</td><td>D'importance égale à modérée</td></tr><tr><td>3</td><td>Importance modérée</td></tr><tr><td>4</td><td>Modérément à très important</td></tr><tr><td>5</td><td>Forte importance</td></tr><tr><td>6</td><td>Forte à très forte importance</td></tr><tr><td>7</td><td>Très forte importance</td></tr><tr><td>8</td><td>Très forte à extrême importance</td></tr><tr><td>9</td><td>Extrême importance</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 14 : Catégorisation et classement des 11 facteurs affectant les ZPES dans les bassins de Ghiss et Nekor</caption><thead><tr><th rowspan="2">Facteur</th><th rowspan="2">Poids</th><th colspan="2">Domaine d'effet</th><th colspan="2">Rang</th><th colspan="2">Rang normalisé</th></tr><tr><th>Ghiss</th><th>Nekor</th><th>Ghiss</th><th>Nekor</th><th>Ghiss</th><th>Nekor</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">Densité des linéaments (LD)</td><td rowspan="5">24 %</td><td>Très faible (0 - 0,2 km/km²)</td><td>Très faible (0-0,749 km/km²)</td><td>3</td><td></td><td>10 %</td><td></td></tr><tr><td>Faible (0,21 - 0,46 km/km²)</td><td>Faible (0,7491-1,527 km/km²)</td><td>4</td><td></td><td>13 %</td><td></td></tr><tr><td>Modérée (0,47 - 0,74 km/km²)</td><td>Modérée (1,528-2,045 km/km²)</td><td>6</td><td></td><td>20 %</td><td></td></tr><tr><td>Élevée (0,75 - 1,07 km/km²)</td><td>Élevée (2,046-2,521 km/km²)</td><td>8</td><td></td><td>27 %</td><td></td></tr><tr><td>Très élevée (1,08 - 1,94 km/km²)</td><td>Très élevée (2,522-3,673 km/km²)</td><td>9</td><td></td><td>30 %</td><td></td></tr><tr><td rowspan="10">Lithologie (L)</td><td rowspan="10">23 %</td><td>Conglomérat, grès et limon</td><td>Calcschiste gris</td><td>8</td><td>4</td><td>18 %</td><td>8 %</td></tr><tr><td>Limons</td><td>Marne</td><td>5</td><td>7</td><td>11 %</td><td>15 %</td></tr><tr><td>Calcaires blancs massifs et dolomies secondaires</td><td>Calcaires massifs blancs et dolomies secondaires</td><td>4</td><td></td><td>9 %</td><td>8 %</td></tr><tr><td>Alluvions modernes (Limes)</td><td>Alluvions modernes (Limes)</td><td>8</td><td></td><td>18 %</td><td>17 %</td></tr><tr><td>Schiste marneux</td><td>Schiste marneux</td><td>4</td><td></td><td>9 %</td><td>8 %</td></tr><tr><td>Schiste sériciteux</td><td>Schiste sériciteux</td><td>2</td><td></td><td>5 %</td><td>4 %</td></tr><tr><td>Flysch ou molasse</td><td>Flysch ou molasse</td><td>7</td><td></td><td>16 %</td><td>15 %</td></tr><tr><td>Flysch marno-calcaire-grès</td><td>Brèches gypseuse</td><td>6</td><td>2</td><td>14 %</td><td>4 %</td></tr><tr><td>-</td><td>Marno-calcaires et bancs calcaires</td><td>-</td><td>6</td><td>-</td><td>13 %</td></tr><tr><td>-</td><td>Calcaires lités en gros bancs</td><td>-</td><td>4</td><td>-</td><td>8 %</td></tr><tr><td rowspan="5">Densité de drainage (DD)</td><td rowspan="5">15 %</td><td>Très bonne (0,03 - 0,54 km/km²)</td><td>Très bonne (0,0249-0,589 km/km²)</td><td>8</td><td></td><td>32 %</td><td></td></tr><tr><td>Bonne (0,55 - 1,05 km/km²)</td><td>Bonne (0,59 - 1,15 km/km²)</td><td>7</td><td></td><td>28 %</td><td></td></tr><tr><td>Modérée (1,06 - 1,56 km/km²)</td><td>Modérée (1,16 - 1,72 km/km²)</td><td>5</td><td></td><td>20 %</td><td></td></tr><tr><td>Faible (1,57 - 2,08 km/km²)</td><td>Faible (1,73 - 2,28 km/km²)</td><td>3</td><td></td><td>12 %</td><td></td></tr><tr><td>Très faible (2,09 - 2,59 km/km²)</td><td>Très faible (2,29 - 2,85 km/km²)</td><td>2</td><td></td><td>8 %</td><td></td></tr><tr><td rowspan="7">Occupation du sol (LULC)</td><td rowspan="7">12 %</td><td>Constructions</td><td>Constructions</td><td>2</td><td></td><td>7 %</td><td>8 %</td></tr><tr><td>Terres arides</td><td>Terres arides</td><td>4</td><td>6</td><td>14 %</td><td>25 %</td></tr><tr><td>Culture irriguée</td><td>Végétation</td><td>7</td><td></td><td>25 %</td><td>29 %</td></tr><tr><td>Cultures en rangs (oliviers et amandiers)</td><td>Plans d'eau</td><td>5</td><td>9</td><td>18 %</td><td>38 %</td></tr><tr><td>Matorral dense</td><td>-</td><td>6</td><td></td><td>21 %</td><td></td></tr><tr><td>Matorral clairsemé</td><td>-</td><td>4</td><td></td><td>14 %</td><td></td></tr><tr><td>6 - 411 m</td><td>6 - 345 m</td><td>9</td><td></td><td>35 %</td><td></td></tr><tr><td rowspan="5">Élévation (E)</td><td rowspan="5">9 %</td><td>412 - 816 m</td><td>345 - 692 m</td><td>7</td><td></td><td>27 %</td><td></td></tr><tr><td>817 - 1 222 m</td><td>692 - 1 018 m</td><td>5</td><td></td><td>19 %</td><td></td></tr><tr><td>1 223 - 1 627 m</td><td>1 018 - 1 326 m</td><td>3</td><td></td><td>11 %</td><td></td></tr><tr><td>1 628 - 2 032 m</td><td>1 326 - 2 012 m</td><td>2</td><td></td><td>8 %</td><td></td></tr><tr><td>(-11,42) - (-1,6)</td><td>(-20,6) - (-2,12)</td><td>2</td><td></td><td>9 %</td><td></td></tr><tr><td rowspan="5">Courbure (C)</td><td rowspan="5">6 %</td><td>(-1,59) - (-0,47)</td><td>(-2,11) - (-0,811)</td><td>3</td><td></td><td>14 %</td><td></td></tr><tr><td>(-0,46) - (0,57)</td><td>(-0,81) - (0,169)</td><td>4</td><td></td><td>18 %</td><td></td></tr><tr><td>(0,58) - (1,81)</td><td>(0,17) - (1,64)</td><td>5</td><td></td><td>23 %</td><td></td></tr><tr><td>(1,82) - (14,93)</td><td>(1,65) - (21,1)</td><td>8</td><td></td><td>36 %</td><td></td></tr><tr><td>Plat (0 - 7,66°)</td><td>Plat (0°-2°)</td><td>8</td><td></td><td>35 %</td><td></td></tr><tr><td rowspan="5">Pente (S)</td><td rowspan="5">3 %</td><td>Doux (7,67° - 14,22°)</td><td>Doux (2,01° - 8°)</td><td>6</td><td></td><td>26 %</td><td></td></tr><tr><td>Modéré (14,23° - 20,56°)</td><td>Modéré (8,01° - 15°)</td><td>4</td><td></td><td>17 %</td><td></td></tr><tr><td>Raide (20,57° - 28,44°)</td><td>Raide (15,1° - 30°)</td><td>3</td><td></td><td>13 %</td><td></td></tr><tr><td>Très raide (28,45° - 55,78°)</td><td>Très raide (30,1° - 63,7°)</td><td>2</td><td></td><td>9 %</td><td></td></tr><tr><td>2,97 - 5,54</td><td>2,63 - 5,32</td><td>2</td><td></td><td>10 %</td><td></td></tr><tr><td rowspan="5">TWI</td><td rowspan="5">2 %</td><td>5,55 - 7,28</td><td>5,33 - 7,09</td><td>3</td><td></td><td>15 %</td><td></td></tr><tr><td>7,29 - 9,85</td><td>7,1 - 9,61</td><td>4</td><td></td><td>20 %</td><td></td></tr><tr><td>9,86 - 13,91</td><td>9,62 - 13,57</td><td>5</td><td></td><td>25 %</td><td></td></tr><tr><td>13,92 - 24,11</td><td>13,58 - 24,08</td><td>6</td><td></td><td>30 %</td><td></td></tr><tr><td>0,01 - 0,31</td><td>0,00999 - 0,312</td><td>6</td><td></td><td>30 %</td><td></td></tr><tr><td>Rugosité (R)</td><td>2 %</td><td>0,32 - 0,42</td><td>0,313 - 0,421</td><td>5</td><td></td><td>25 %</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 15 : Valeurs des indices randomisés (IR) selon Saaty (1980)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Facteur</th><th rowspan="2">Poids</th><th colspan="2">Domaine d'effet</th><th colspan="2">Rang</th><th colspan="2">Rang normalisé</th></tr><tr><th>Ghiss</th><th>Nekor</th><th>Ghiss</th><th>Nekor</th><th>Ghiss</th><th>Nekor</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">TPI</td><td rowspan="6">2 %</td><td>0,43 - 0,50</td><td>0,422 - 0,498</td><td>4</td><td></td><td>20 %</td><td></td></tr><tr><td>0,51 - 0,58</td><td>0,499 - 0,578</td><td>3</td><td></td><td>15 %</td><td></td></tr><tr><td>0,59 - 0,87</td><td>0,579 - 0,938</td><td>2</td><td></td><td>10 %</td><td></td></tr><tr><td>(-30,90) - (-6,35)</td><td>(-43,1) - (-8,073)</td><td>6</td><td></td><td>30 %</td><td>29 %</td></tr><tr><td>(-6,34) - (-2,05)</td><td>(-8,072) - (-2,835)</td><td>5</td><td></td><td>25 %</td><td>24 %</td></tr><tr><td>(-2,04) - (1,49)</td><td>(-2,834) - (1,748)</td><td>4</td><td></td><td>20 %</td><td>19 %</td></tr><tr><td rowspan="6">Pluie (RF)</td><td rowspan="6">2 %</td><td>(1,50) - (6,04)</td><td>(1,749) - (6,986)</td><td>3</td><td></td><td>15 %</td><td>14 %</td></tr><tr><td>(6,05) - (33,62)</td><td>(6,987) - (40,38)</td><td>2</td><td></td><td>10 %</td><td>14 %</td></tr><tr><td>365 - 383 mm</td><td>473 - 494 mm</td><td>2</td><td></td><td>10 %</td><td></td></tr><tr><td>384 - 402 mm</td><td>495 - 512 mm</td><td>3</td><td></td><td>15 %</td><td></td></tr><tr><td>403 - 420 mm</td><td>513 - 528 mm</td><td>4</td><td></td><td>20 %</td><td></td></tr><tr><td>421 - 438 mm</td><td>529 - 543 mm</td><td>5</td><td></td><td>25 %</td><td></td></tr><tr><td></td><td>439 - 456 mm</td><td>544 - 564 mm</td><td>6</td><td></td><td>30 %</td><td></td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 16 : Calcul de $\lambda_{max}$ en utilisant la technique des vecteurs propres. (E= Élévation, LULC= Occupation du sol, LD= Densité des linéaments, L= Lithologie, DD= Densité de drainage, S= Pente, TWI= Indice d'humidité topographique, RF= Pluie, R= Rugosité, TPI= Indice de position topographique, C= Courbure)</caption><tr><td>Le nombre d'éléments (n)</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td><td>6</td><td>7</td><td>8</td><td>9</td><td>10</td><td>11</td><td>12</td><td>13</td><td>14</td><td>15</td></tr><tr><td>Indice randomisé (IR)</td><td>0,52</td><td>0,89</td><td>1,11</td><td>1,25</td><td>1,35</td><td>1,40</td><td>1,45</td><td>1,49</td><td>1,51</td><td>1,54</td><td>1,56</td><td>1,57</td><td>1,58</td></tr></table>

<table><thead><tr><th>Facteur</th><th>E</th><th>LULC</th><th>LD</th><th>L</th><th>DD</th><th>S</th><th>TWI</th><th>RF</th><th>R</th><th>TPI</th><th>C</th><th>Moyenne par rangée</th><th>Moy. *Total de la colonne</th></tr></thead><tbody><tr><td>E</td><td>0,052</td><td>0,052</td><td>0,044</td><td>0,043</td><td>0,046</td><td>0,175</td><td>0,167</td><td>0,161</td><td>0,164</td><td>0,111</td><td>0,085</td><td>0,10</td><td>1,92</td></tr><tr><td>LULC</td><td>0,104</td><td>0,104</td><td>0,089</td><td>0,087</td><td>0,139</td><td>0,125</td><td>0,119</td><td>0,125</td><td>0,127</td><td>0,130</td><td>0,171</td><td>0,12</td><td>1,15</td></tr><tr><td>LD</td><td>0,313</td><td>0,313</td><td>0,267</td><td>0,260</td><td>0,278</td><td>0,200</td><td>0,190</td><td>0,161</td><td>0,164</td><td>0,167</td><td>0,256</td><td>0,23</td><td>0,88</td></tr><tr><td>L</td><td>0,313</td><td>0,313</td><td>0,267</td><td>0,260</td><td>0,278</td><td>0,200</td><td>0,190</td><td>0,161</td><td>0,164</td><td>0,148</td><td>0,171</td><td>0,22</td><td>0,86</td></tr><tr><td>DD</td><td>0,156</td><td>0,104</td><td>0,133</td><td>0,130</td><td>0,139</td><td>0,175</td><td>0,167</td><td>0,143</td><td>0,145</td><td>0,148</td><td>0,214</td><td>0,15</td><td>1,08</td></tr><tr><td>S</td><td>0,007</td><td>0,021</td><td>0,033</td><td>0,032</td><td>0,020</td><td>0,025</td><td>0,024</td><td>0,054</td><td>0,036</td><td>0,074</td><td>0,021</td><td>0,03</td><td>1,27</td></tr><tr><td>TWI</td><td>0,007</td><td>0,021</td><td>0,033</td><td>0,032</td><td>0,020</td><td>0,025</td><td>0,024</td><td>0,018</td><td>0,018</td><td>0,019</td><td>0,021</td><td>0,02</td><td>0,91</td></tr><tr><td>RF</td><td>0,006</td><td>0,015</td><td>0,030</td><td>0,029</td><td>0,017</td><td>0,008</td><td>0,024</td><td>0,018</td><td>0,018</td><td>0,019</td><td>0,006</td><td>0,02</td><td>0,96</td></tr><tr><td>R</td><td>0,006</td><td>0,015</td><td>0,030</td><td>0,029</td><td>0,017</td><td>0,012</td><td>0,024</td><td>0,018</td><td>0,018</td><td>0,019</td><td>0,006</td><td>0,02</td><td>0,97</td></tr><tr><td>TPI</td><td>0,009</td><td>0,015</td><td>0,030</td><td>0,032</td><td>0,017</td><td>0,006</td><td>0,024</td><td>0,018</td><td>0,018</td><td>0,019</td><td>0,005</td><td>0,02</td><td>0,95</td></tr><tr><td>C</td><td>0,026</td><td>0,026</td><td>0,044</td><td>0,065</td><td>0,028</td><td>0,050</td><td>0,048</td><td>0,125</td><td>0,127</td><td>0,148</td><td>0,043</td><td>0,07</td><td>1,55</td></tr></tbody><tfoot><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>$\lambda_{max}$</td><td>12,50</td></tr></tfoot></table>
# 3. Résultats et discussion

## 3.1. Cartes thématiques

### 3.1.1. Lithologie

La lithologie des deux bassins, telle qu'illustrée dans la Figure 59, a été utilisée pour délimiter le potentiel des eaux souterraines. En effet, elle constitue un facteur déterminant pour la recharge des aquifères (Aykut, 2021; Ahirwar et al., 2021). Dans le bassin de Ghiss, trois formations majeures peuvent être distinguées. Au sud et au sud-est de la zone d'étude, on retrouve du schiste sériciteux, tandis qu'au centre, on retrouve du schiste marneux, et dans le nord-est du bassin, des alluvions modernes. De même, le bassin de Nekor comporte également trois formations majeures : des alluvions modernes au nord du bassin, des schistes sériciteux et des calcschistes gris au centre, et des schistes marneux identifiés dans le sud et le sud-est de la zone d'étude.

Afin de déterminer avec précision les zones de potentiel élevé en eau souterraine dans les deux bassins, nous avons étudié les caractéristiques lithologiques qui contrôlent la présence d'eau souterraine. Nous avons attribué des poids appropriés à chaque type de roche en fonction de leur potentiel de stockage d'eau souterraine, comme indiqué dans le Tableau 14.

<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Figure 59. La lithologie de la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>

### 3.1.2. Densité des linéaments

Les joints, fissures et fractures ont une forte influence sur la percolation et l'émergence des eaux souterraines (Mandal et al., 2016). De plus, les régions présentant une forte densité de linéaments se
caractérisent par une recharge élevée des eaux souterraines (Zhu et al., 2019). Ainsi, des scores faibles ont été attribués aux zones avec une faible densité de linéaments, tandis que les scores élevés ont été attribués aux zones avec une densité de linéaments élevée. Les valeurs de la densité de linéaments dans les deux zones d'étude ont été classées en cinq catégories (Figure 60) : très élevée, élevée, modérée, faible et très faible.

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Figure 60. La densité des linéaments de la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>
### 3.1.3. Densité de drainage

Ce facteur est étroitement lié à la perméabilité et au taux d'infiltration dans le sol (Jena et al., 2020). Les faibles valeurs de densité de drainage indiquent une perméabilité élevée, donc un potentiel élevé d'eau souterraine, et vice versa (Patra et al., 2018). Ainsi, des scores faibles ont été attribués aux valeurs élevées de densité de drainage et vice versa. En conséquence, les valeurs de densité de drainage dans les deux bassins versants ont été divisées en cinq classes (Figure 61) : très faible, faible, modérée, bonne et très bonne.

<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>Figure 61. La densité de drainage dans la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>
3.1.4. Occupation du sol (LULC)

Le taux d'infiltration varie selon les différentes catégories de LULC présentes dans les deux bassins étudiés (voir Figure 62). Cette variation a un impact significatif sur les conditions de recharge, comme l'ont souligné Jinno et al. (2009). La densité élevée de végétation ralentit le ruissellement de surface, ce qui favorise l'infiltration (Mandal et al., 2016). En conséquence, les terres cultivées et les plans d'eau ont obtenu un score élevé, tandis que les terres stériles, qui ont un faible taux de recharge, ainsi que les zones bâties, qui présentent une faible infiltration en raison de la présence de surfaces imperméables comme les chaussées (Jinno et al., 2009), ont obtenu des scores plus faibles.

<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>Figure 62. Occupation du sol dans la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>
### 3.1.5. Élévation

En général, les catégories d'élévation reflètent les unités géomorphologiques présentes dans la zone d'étude. Ces unités géomorphologiques exercent une forte influence sur la disponibilité des eaux souterraines. En conséquence, les zones de faible altitude, comme les plaines d'inondation, présentent un plus grand potentiel en termes d'eaux souterraines (Siddi Raju et al., 2019 ; Thapa et al., 2017). Ainsi, les unités d'élévation élevées ont reçu des scores faibles, et vice versa (voir Figure 63).

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>Figure 63. Élévation de la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>
### 3.1.6. Courbure

Pour calculer la courbure dans les deux bassins (Figure 64), nous avons utilisé un modèle numérique d'élévation (MNE). Les valeurs négatives indiquent les zones convexes et de perte, tandis que les valeurs nulles représentent les zones plates et de transition. En revanche, les valeurs positives de la courbure correspondent aux zones concaves et d'accumulation (Arunbose et al., 2021). Les scores bas ont été attribués à des valeurs de courbure faibles, tandis que les scores élevés ont été attribués à des valeurs élevées.

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>Figure 64. La courbure dans la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>
### 3.1.7. Pente

La pente est un facteur crucial pour déterminer le potentiel des eaux souterraines. Elle correspond à la raideur de la surface du terrain et peut être classée en cinq catégories : plat, doux, modéré, raide et très raide, selon les valeurs observées dans la zone d'étude. En général, plus la pente est abrupte, plus le potentiel des eaux souterraines est faible (Sutradhar et al., 2021b ; Murmu et al., 2019), ce qui signifie que les pentes douces sont associées à des scores plus élevés, et vice versa (Figure 65).

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>Figure 65. La pente de la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>
### 3.1.8. L'indice d'humidité topographique (TWI)

Le TWI est un indice utilisé pour quantifier les processus de percolation de l'eau à travers le sol et évaluer son influence sur la distribution spatiale de l'eau souterraine (Arunbose et al., 2021 ; Arulbalaji et al., 2019 ; Sørensen et al., 2006). Dans la présente étude, le TWI a été calculé à l'aide de l'équation (13).

$$TWI = \ln \frac{\alpha}{\tan \beta} \qquad (13)$$

"α" désigne la zone contributive en amont, tandis que β désigne la pente locale.

Les valeurs locales du TWI dans les deux bassins ont été classées en cinq catégories (Figure 66). Les valeurs élevées ont reçu des scores élevés et vice versa (Figure 66).

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Figure 66. Le TWI dans la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>
### 3.1.9. L'indice de position topographique (TPI)

Le TPI est un algorithme éminent utilisé pour estimer les positions de pente topographique et pour la classification automatique des formes de terrain (Mieza et al., 2016). Pour estimer le TPI, l'altitude de chaque pixel du MNE est comparée à un voisinage spécifique entourant ce pixel. Ensuite, la valeur d'élévation moyenne est soustraite de la valeur d'élévation à la position centrale (Arabameri et al., 2019). Les valeurs de TPI sont obtenues à l'aide de l'équation (14).

$$ TPI = \frac{M_0 - \sum n-1 M_n}{n} \qquad (14) $$

"M₀" désigne l'élévation du point évalué, et "Mₙ" désigne l'élévation moyenne de la grille locale, tandis que "n" désigne le nombre de points autour du pixel évalué. Les valeurs calculées du TPI ont été regroupées en cinq catégories pour les deux bassins. Des scores élevés ont été attribués pour un TPI plus élevé, et vice versa (Figure 67).

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>Figure 67. Le TPI dans la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>
### 3.1.10. Rugosité (Ondulation de la surface)

L'indice de rugosité permet de mesurer la variation topographique dans une zone d'étude. Il indique généralement le degré d'ondulation de la topographie. Pour le calculer, il faut additionner la différence d'élévation entre une cellule de la grille et ses cellules voisines dans un MNE (Arunbose et al., 2021). Les valeurs de cet indice ont été classées en cinq catégories pour les deux bassins versants (voir Figure 68). Les scores élevés correspondent à des valeurs de rugosité plus faibles et inversement.

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>Figure 68. La rugosité dans la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>
### 3.1.11. Pluie

Les précipitations exercent une influence considérable sur le potentiel des eaux souterraines. En effet, de fortes précipitations peuvent entraîner une recharge importante des eaux souterraines, tandis que de faibles précipitations peuvent entraîner une recharge limitée. Ainsi, les zones ayant connu des précipitations faibles ont été classées avec des scores faibles, et inversement. En se basant sur les valeurs de précipitations dans les zones d'étude, cinq classes ont été définies : très pauvres, pauvres, modérées, bonnes et très bonnes (voir Figure 69).

<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>Figure 69. Les précipitations dans la zone d'étude : (a) le bassin de Ghiss, (b) le bassin de Nekor</figcaption></figure>

## 3.2. Détermination des Zones potentielles des eaux souterraines (ZPES)

### 3.2.1. Carte des ZPES

#### 3.2.1.1. Carte des ZPES dans le bassin de Ghiss

Afin de déterminer les zones potentielles des eaux souterraines (ZPES) dans le bassin de Ghiss, nous avons utilisé la technique de superposition pondérée basée sur un SIG. Cette technique consiste à intégrer onze couches thématiques jugées comme ayant l'impact le plus significatif sur le potentiel des eaux souterraines. Selon le modèle final, nous avons pu caractériser quatre classes de ZPES : pauvres, modérées, bonnes et très bonnes. Les ZPES pauvres couvrent une superficie de 58,59 km², soit 7 % de la zone d'étude. Les ZPES modérées couvrent une superficie de 460,35 km² (55 %), tandis
que les ZPES bonnes s'étendent sur une superficie de 292,95 km² (35 %). Enfin, les ZPES très bonnes couvrent une superficie de 25,11 km², représentant seulement 3 % de la zone d'étude (voir Figure 70).

La carte des ZPES révèle que le potentiel en eau souterraine le plus élevé correspond aux zones caractérisées par une altitude basse et moyenne, ainsi que par des alluvions modernes, du conglomérat, du grès et du limon. Cela correspond également à la partie sud-ouest du bassin, où la densité des linéaments est élevée, le taux d'infiltration est plus important, et les zones de faible pente et de valeurs de rugosité prédominent. Les zones de potentialité moyenne se trouvent dans des régions marquées par des élévations élevées, une pente intermédiaire, des valeurs de densité de linéaments intermédiaires, des terres arides, et sont en corrélation avec une lithologie de schiste sériciteux. Les zones de potentialité faible se trouvent dans des régions caractérisées par des pentes très raides et une altitude élevée. Dans certaines zones, elles coïncident avec une faible densité de linéaments et des valeurs de rugosité élevées.

Comme le montre la carte résultante (Figure 70), la distribution géographique des eaux souterraines est la suivante : les zones potentielles des eaux souterraines "fortes" se trouvent dans la partie nord du bassin, tandis que les zones potentielles des eaux souterraines "moyennes" et "faibles" sont dominantes dans le milieu et le sud du bassin. La potentialité des eaux souterraines "très forte" peut être observée dans l'est et le sud-ouest du bassin, où se trouvent respectivement l'aquifère de Ghiss-Nekor et celui de Targuist.
<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>Figure 70. Carte de potentialité en eaux souterraines dans le bassin de Ghiss</figcaption></figure>

### 3.2.1.2. Carte des ZPES dans le bassin de Nekor

L'étude menée sur la détermination des zones de potentiel en eau souterraine dans le bassin versant du Nekor a permis de distinguer quatre classes de potentialités : faible, moyenne, forte et très forte. Environ 16 % du bassin présente un potentiel "faible", tandis que 59 % présente un potentiel "moyen". Les zones de potentiel "fort" et "très fort" représentent quant à elles environ 25 % du bassin (voir Figure 71).

La carte des ZPES montre que les zones présentant la plus haute potentialité en eau souterraine se situent dans des régions de faible et moyenne altitude, constituées d'alluvions modernes, de schiste marneux et de schiste calcaire. Ces zones correspondent également à des régions où la densité de linéaments est élevée, favorisant ainsi l'infiltration de l'eau, et où les valeurs de pente et de rugosité
sont faibles. De plus, elles coïncident avec les zones où les ruisseaux sont de premier et deuxième ordre.

Les zones de potentiel "moyen" se trouvent généralement dans des régions constituées de schiste sériciteux, avec des valeurs de densité de linéaments intermédiaires, des valeurs de pente et de rugosité également intermédiaires, des altitudes élevées et des terres arides.

Quant aux zones de potentiel "faible", elles se trouvent dans des zones de très haute altitude, de forte pente, avec une faible densité de linéaments et des valeurs de rugosité élevées. De plus, l'infiltration de l'eau est favorisée par l'intensité des précipitations, même si son influence n'est pas évidente dans l'étude actuelle, car elle contribue avec un faible poids à l'élaboration de la carte des zones de potentiel en eau souterraine.
<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>Figure 71. Carte de potentialité en eaux souterraines dans le bassin de Nekor</figcaption></figure>

### 3.2.2. Validation

En raison du manque de données sur le débit des eaux souterraines dans les deux bassins étudiés, les modèles de ZPES ont été validés en utilisant les données de profondeur de la nappe phréatique (DWL) en mètres sous le niveau du sol (mbgl) provenant de 44 puits dans le bassin versant du Ghiss. Ces données reflètent les conditions de recharge et le potentiel des eaux souterraines dans les sites
étudiés. Le même processus de validation a été utilisé par Patra et al. (2018) qui ont montré une conformité de 75 % en utilisant les données de 32 puits creusés dans la plaine alluviale du Gange dans le district de Hooghly en Inde. Dans une autre étude (Ghosh et al., 2020), les données de 89 puits ont été utilisées pour valider les ZPES calculés dans le bassin supérieur de la rivière Kangsabati (Bengale occidental, Inde). L'analyse a révélé une concordance de 79% et 77 % en utilisant respectivement 12 et 7 facteurs. Ces deux études soutiennent la méthodologie de validation utilisée dans notre étude.

Les données de profondeur de la nappe phréatique (DWL) ont été collectées sur le terrain (voir Tableau 17; Figure 72) et ont montré une variation allant de 2 m à 110 m. Pour les classer, nous avons utilisé l'algorithme Seuils naturels (Jenks) qui a permis de diviser les données en cinq classes : "très peu profond" (2-12 m), "peu profond" (13-30 m), "moyen" (31-50 m), "profond" (51-70 m) et "très profond" (71-110 m). Cette méthode de regroupement a déjà été utilisée dans d'autres études, comme celle de (Ghosh et al., 2020). Nous avons ensuite comparé les données de DWL avec chaque modèle de ZPES pour évaluer leur concordance relative (voir Tableau 17).

Le modèle des zones potentielles en eaux souterraines du bassin versant de Ghiss a montré une concordance de 70 % avec les données des puits. Par exemple, les puits W10, W13 et W14, dont les niveaux d'eau souterraine sont respectivement classés comme "très peu profond", "peu profond" et "moyen", sont situés sur la carte principale à l'intérieur des zones potentielles en eaux souterraines "très fortes", "fortes" et "moyennes".

Les résultats de la validation démontrent l'efficacité de cette méthodologie et l'efficacité des facteurs utilisés. Par conséquent, des cartes précises des ZPES ont été générées pour le bassin versant de Ghiss, montrant que 38 % du bassin (soit 318,06 km²) a une potentialité "forte" et "très forte" des eaux souterraines. Dans le bassin de Nekor, environ 25 % du bassin est considéré comme ayant une potentialité "forte" et "très forte". Ces cartes peuvent servir de référence aux décideurs pour aider à sélectionner les zones optimales pour la construction de puits et de forages productifs. De plus, la carte peut être incorporée dans des bases de données numériques utilisées pour une gestion durable et efficace des eaux souterraines, afin de faire face à la pénurie d'eau de surface dans les deux bassins et de réduire la pression sur l'aquifère côtier de Ghiss-Nekor, qui est un défi majeur pour la région, en particulier avec l'avancement du biseau salé mis en évidence dans cette étude.
<table><caption>Tableau 17 : Évaluation de la conformité de la carte ZPES du bassin versant Ghiss générée avec la profondeur à la nappe phréatique. Le degré de concordance a été mesuré en considérant la concordance "Elevée" comme un accord complet (1), "Assez Elevée" comme un demi-accord (0,5) et "nulle" l'absence d'accord (0)</caption><thead><tr><th>Identification du puits</th><th>Élévation</th><th>DWL en mbgl</th><th>Catégorie de profondeur</th><th>Position du puits selon les ZPES</th><th>Degré de concordance</th><th>Validation</th></tr></thead><tbody><tr><td>W01</td><td>84</td><td>60</td><td>Profond</td><td>Forte</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W02</td><td>62</td><td>40</td><td>Moyen</td><td>Très forte</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W03</td><td>76</td><td>30</td><td>Peu profond</td><td>Très forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W04</td><td>77</td><td>55</td><td>Profond</td><td>Très forte</td><td>Nulle</td><td>0</td></tr><tr><td>W05</td><td>40</td><td>38</td><td>Moyen</td><td>Très forte</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W06</td><td>134</td><td>90</td><td>Très profond</td><td>Forte</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W07</td><td>188</td><td>10</td><td>Très peu profond</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W08</td><td>28</td><td>50</td><td>Moyen</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W09</td><td>7</td><td>15</td><td>Peu profond</td><td>Très forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W10</td><td>4</td><td>2</td><td>Très peu profond</td><td>Très forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W11</td><td>362</td><td>45</td><td>Moyen</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W12</td><td>134</td><td>65</td><td>Profond</td><td>Moyenne</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W13</td><td>181</td><td>15</td><td>Peu profond</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W14</td><td>321</td><td>50</td><td>Moyen</td><td>Moyenne</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W15</td><td>688</td><td>100</td><td>Très profond</td><td>Moyenne</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W16</td><td>860</td><td>90</td><td>Très profond</td><td>Moyenne</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W17</td><td>1151</td><td>60</td><td>Profond</td><td>Moyenne</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W18</td><td>724</td><td>80</td><td>Profond</td><td>Moyenne</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W19</td><td>456</td><td>90</td><td>Très profond</td><td>Forte</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W20</td><td>1731</td><td>110</td><td>Très profond</td><td>Moyenne</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W21</td><td>1228</td><td>8</td><td>Très peu profond</td><td>Faible</td><td>Nulle</td><td>0</td></tr><tr><td>W22</td><td>1326</td><td>18</td><td>Peu profond</td><td>Faible</td><td>Nulle</td><td>0</td></tr><tr><td>W23</td><td>513</td><td>16</td><td>Peu profond</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W24</td><td>920</td><td>45</td><td>Moyen</td><td>Moyenne</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W25</td><td>1023</td><td>86</td><td>Très profond</td><td>Forte</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W26</td><td>746</td><td>100</td><td>Très profond</td><td>Moyenne</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W27</td><td>750</td><td>16</td><td>Peu profond</td><td>Moyenne</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W28</td><td>1061</td><td>9</td><td>Très peu profond</td><td>Faible</td><td>Nulle</td><td>0</td></tr><tr><td>W29</td><td>1258</td><td>44</td><td>Moyen</td><td>Faible</td><td>Nulle</td><td>0</td></tr><tr><td>W30</td><td>663</td><td>80</td><td>Profond</td><td>Forte</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W31</td><td>786</td><td>60</td><td>Profond</td><td>Forte</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W32</td><td>675</td><td>5</td><td>Très peu profond</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W33</td><td>2645</td><td>60</td><td>Profond</td><td>Forte</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W34</td><td>1090</td><td>70</td><td>Profond</td><td>Forte</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W35</td><td>958</td><td>45</td><td>Moyen</td><td>Moyenne</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W36</td><td>1080</td><td>45</td><td>Moyen</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W37</td><td>999</td><td>20</td><td>Peu profond</td><td>Moyenne</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W38</td><td>1032</td><td>18</td><td>Peu profond</td><td>Moyenne</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W39</td><td>1055</td><td>30</td><td>Peu profond</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W40</td><td>842</td><td>16</td><td>Peu profond</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W41</td><td>1202</td><td>15</td><td>Peu profond</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>W42</td><td>957</td><td>25</td><td>Peu profond</td><td>Faible</td><td>Nulle</td><td>0</td></tr><tr><td>W43</td><td>750</td><td>16</td><td>Peu profond</td><td>Moyenne</td><td>Assez élevée</td><td>0,5</td></tr><tr><td>W44</td><td>940</td><td>12</td><td>Très peu profond</td><td>Forte</td><td>Elevée</td><td>1</td></tr><tr><td>Concordance</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>70 %</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>Figure 72. Carte du potentiel des eaux souterraines accompagnée de la localisation de quelques puits dans le bassin de Ghiss</figcaption></figure>

4. Conclusion

L'étude actuelle représente une première tentative d'investigation des Zones Potentielles en Eau
Souterraine (ZPES) dans les bassins de Ghiss et de Nekor, en utilisant une approche intégrée basée
sur les Systèmes d'Information Géographique (SIG), la télédétection, et le processus de la hiérarchie
analytique (AHP). Cette étude a été menée dans le but de trouver d'autres alternatives aux eaux
souterraines de l'aquifère de Ghiss-Nekor qui sont surexploitées, ce qui menace l'avancée du biseau
salé. Onze paramètres ont été considérés pour évaluer la disponibilité des eaux souterraines, tels que
la densité des linéaments, la lithologie, la densité de drainage, l'occupation du sol, l'élévation, la
courbure, la pente, l'indice d'humidité topographique (TWI), l'indice de position topographique (TPI),
la rugosité et les précipitations. Des pondérations appropriées ont été attribuées à chaque paramètre
en utilisant la méthode AHP basée sur la matrice de comparaison par paire. Les couches thématiques
ont été superposées pour produire une carte finale présentant les zones potentielles en eaux souterraines.

Les résultats de l'étude indiquent que 38 % du bassin de Ghiss et 25 % du bassin de Nekor présentent une forte et très forte potentialité en eau souterraine, ce qui est un pourcentage important étant donné la grande superficie des deux bassins, respectivement de 837 km² et 905 km². La précision de la carte finale a été évaluée avec un accord acceptable de 70 % grâce à une validation appropriée, confirmant ainsi la fiabilité de la carte finale des ZPES. Ces résultats prometteurs méritent d'être pris en considération pour la gestion future de la zone, en vue de trouver des alternatives aux eaux potables provenant de l'aval des deux bassins de Ghiss et de Nekor. Cela permet de diminuer la pression sur l'aquifère côtier de Ghiss-Nekor, qui subit une surexploitation et, par conséquent, une aggravation du phénomène d'intrusion marine.
## CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVES

La ville d'Al Hoceima et ses environs dépendent largement de l'aquifère côtier de Ghiss-Nekor pour leur approvisionnement en eau, malgré la construction récente d'une station de dessalement. La pression sur cette ressource en eau souterraine est élevée en raison de plusieurs facteurs. Tout d'abord, le barrage MBAK, qui devrait fournir une quantité suffisante d'eau, est affecté par le phénomène d'envasement, réduisant ainsi sa capacité de stockage. De plus, la province connaît des précipitations insuffisantes pour répondre aux besoins en eau. Par ailleurs, la plaine de Ghiss-Nekor est en cours d'aménagement pour promouvoir le secteur touristique, ce qui conduira à une demande accrue en eau potable dans le futur. Face au manque de ressources en eaux de surface, les eaux souterraines de l'aquifère de Ghiss-Nekor seront davantage exploitées pour répondre aux besoins en eau. À la lumière de ces faits, on a supposé que l'intrusion marine ait atteint une extension élevée à l'intérieur des terres, aggravée par les années successives de sécheresse.

Afin de vérifier ces hypothèses, nous avons fixé trois objectifs clés. Tout d'abord, il s'agissait d'évaluer le degré d'implication de l'intrusion marine dans la salinisation des eaux souterraines en analysant les données hydrochimiques recueillies lors de la campagne de janvier 2022. Ensuite, une approche pluridisciplinaire a été adoptée pour évaluer l'étendue de l'intrusion marine dans cet aquifère, en combinant des méthodes hydrochimiques et géospatiales. Enfin, nous nous sommes penchés sur la cartographie de l'évolution spatio-temporelle de l'intrusion marine dans l'aquifère de Ghiss-Nekor en analysant les données de 2015 et 2022 à l'aide d'approches géochimiques adaptées.

Afin d'atteindre ces objectifs, nous avons évalué le degré d'implication de l'intrusion marine dans la salinisation des eaux souterraines de l'aquifère côtier de Ghiss-Nekor en interprétant différentes données d'analyse statistique telles que les statistiques descriptives, la matrice de corrélation des paramètres hydrochimiques, ainsi que l'analyse en composantes principales (ACP) et en utilisant divers diagrammes tels que le diagramme de Piper, le diagramme de Chadha, le diagramme de Gibbs et les diagrammes de Stiff.

Pour déterminer l'étendue de l'intrusion marine, nous avons calculé plusieurs ratios et indices géochimiques tels que les ratios ioniques Cl/HCO₃, SO₄/Cl, Na/Cl et Mg/Mg+Ca, ainsi que les indices de qualité des eaux souterraines spécifiques à l'intrusion marine (GQIswi) et l'indice de mélange d'eau
salée (SMI). Ces ratios et indices ont ensuite été interpolés à l'aide d'un SIG pour générer des cartes thématiques. En superposant ces cartes, nous avons pu créer un modèle final montrant l'étendue de l'intrusion marine dans l'aquifère de Ghiss-Nekor.

Pour cartographier l'évolution spatio-temporelle, nous avons utilisé les données hydrochimiques de 2015 et de 2022 pour générer des cartes de variation des ions majeurs à l'aide de la technique de cartographie différentielle (DMT) et des cartes thermiques correspondant aux diagrammes d'évolution des faciès hydrochimiques (HFE-D).

L'analyse statistique a fortement indiqué l'intervention de l'eau de mer dans la salinisation de l'aquifère de Ghiss-Nekor. Les diagrammes de Piper, Chadha, Gibbs et Stiff confirment la contamination des eaux souterraines par l'eau de mer, et 38 % des puits présentent un faciès Na-Cl caractéristique de l'eau de mer.

En calculant les ratios ioniques et les indices d'intrusion marine, des pourcentages de puits allant de 11 % à 50 % ont été trouvés pour être affectés par l'intrusion marine. Parmi ceux-ci, 70 % étaient situés dans un rayon de deux kilomètres de la côte, y compris les zones à l'est de l'embouchure de la rivière Nekor et à proximité de l'embouchure de la rivière Ghiss. La superposition de multiples ratios ioniques et indices d'intrusion marine a permis de produire une carte finale montrant que 20 % de la zone d'étude est impactée par l'intrusion marine.

L'analyse spatio-temporelle utilisant l'approche de cartographie différentielle a confirmé une augmentation de la salinité, principalement observée près du rivage. Les diagrammes HFE-D ont révélé que la zone affectée par l'intrusion marine est passée de 14 % à 20 % entre 2015 et 2022. Les résultats de cette étude ont confirmé que l'intrusion marine dans l'aquifère de Ghiss-Nekor s'aggrave au fil du temps.

La contribution de l'intrusion marine à la salinisation des eaux souterraines dans l'aquifère de Ghiss-Nekor est non négligeable, bien que son étendue ne dépasse généralement pas les deux premiers kilomètres de la ligne de rivage. Cependant, la cartographie de l'évolution spatio-temporelle a montré une aggravation de l'intrusion marine au fil du temps. Étant donné que la situation est alarmante, un autre objectif de la présente étude est de contribuer en proposant des alternatives à l'utilisation des eaux souterraines de l'aquifère Ghiss-Nekor, en cartographiant les zones potentielles en eaux souterraines dans les bassins versants de Ghiss et Nekor, afin de réduire la pression sur cet aquifère.
Cette cartographie fournira une base de données exploitable par les décideurs pour des interventions visant la gestion durable des eaux dans la province d'Al Hoceima.

Cette étude de cartographie des zones potentielles en eau souterraine a été réalisée en utilisant une combinaison de méthodes SIG, de télédétection et de processus de la hiérarchie analytique (AHP). Les résultats ont révélé que 38 % du bassin de Ghiss et 25 % du bassin de Nekor présentent une forte et très forte potentialité en eau souterraine, ce qui est un pourcentage important compte tenu de la grande superficie des deux bassins.

L'étude intégrée, qui a couplé des méthodes hydrochimiques et géospatiales, a produit des résultats très prometteurs pour évaluer l'intrusion marine dans l'aquifère de Ghiss-Nekor. Les techniques utilisées ont été efficaces pour étudier l'évolution spatio-temporelle de cette intrusion. Les résultats ont également montré que les outils géospatiaux peuvent être utilisés pour cartographier les zones potentielles en eaux souterraines dans les zones en stress hydrique. Cette étude fournit ainsi une base solide pour une gestion responsable et durable des ressources en eau dans la province d'Al Hoceima, en fournissant un outil d'aide à la décision destiné aux pouvoirs publics pour ralentir la progression de l'eau de mer dans l'aquifère Ghiss-Nekor.

## Limites

* Le manque de données climatiques récentes de la région nous a contraints à utiliser les données du projet POWER du Langley Research Center (LaRC) de la NASA, financé par le programme Earth Science/Applied Science de la NASA. Cela pourrait réduire le degré de précision de certains résultats obtenus.

* Pour l'étude hydrochimique, certaines zones de l'aquifère sont inaccessibles, ce qui rend difficile de garantir une distribution homogène des points d'échantillonnage. Cela pourrait conduire à une représentation incomplète de certaines régions et à une compréhension partielle de l'étendue globale de l'interface eau douce/eau salée dans l'aquifère.

* La recherche sur l'évolution spatio-temporelle de l'intrusion marine dans l'aquifère côtier de Ghiss-Nekor est limitée par un manque de données à long terme. Sans données couvrant une période significative, il est difficile d'évaluer efficacement l'évolution de l'intrusion marine
dans la zone. Ces limites rendent difficile une compréhension complète de la situation et la mise en place de stratégies de gestion et de conservation efficaces.

* Dans l'étude de la cartographie des zones potentielles en eaux souterraines, le manque de données pédologiques nous a contraints à éliminer les facteurs pédologiques, bien qu'il s'agisse d'un facteur très important. De plus, en raison du manque de données sur le débit des puits, la validation a été réalisée à partir des profondeurs à la nappe phréatique. Étant donné la grande superficie du bassin de Ghiss, un nombre limité de puits a été utilisé pour la validation de notre modèle présentant les ZPES.

## Perspectives & Recommandations

À la lumière des résultats obtenus et les conclusions tirées, les recommandations suivantes sont transmises :

En conclusion, plusieurs perspectives et recommandations peuvent être émises pour mieux comprendre l'hydrochimie et l'hydrogéologie de l'aquifère de Ghiss-Nekor ainsi que celles des deux bassins versant de Ghiss et Nekor et pour préserver leurs ressources en eau souterraine.

* Étant donné le manque actuel de données disponibles, il est recommandé de mettre à disposition des doctorants et des chercheurs des données climatiques et hydrochimiques sur de longues périodes, et de les rendre facilement accessibles en ligne.

* Pour améliorer l'évaluation de l'évolution de l'intrusion marine dans la zone d'étude, il est recommandé que les futures recherches se concentrent sur la conservation des mêmes points d'échantillonnage utilisés lors de la présente étude pour les futures campagnes. Cela permettra une évaluation plus précise de tout changement survenu au fil du temps.

* Il est recommandé de combiner les méthodes géospatiales, hydrochimiques, isotopiques et géophysiques afin d'obtenir une image plus complète de la dynamique de l'intrusion marine dans notre zone d'étude. Il est également conseillé de mener ces études de manière saisonnière et interannuelle.
* Il pourrait être nécessaire d'inclure une étude géophysique en mer (étude électromagnétique aéroportée) pour délimiter les unités géologiques en mer et aider à modéliser la contamination par l'eau de mer à l'aide d'outils de modélisation numérique tels que MODFLOW, SEAWAT, SUTRA, FEFLOW ou MT3DMS.

* Nous soulignons la nécessité de la mise en place d'un réseau de puits pour surveiller la salinisation de l'aquifère Ghiss-Nekor et évaluer le niveau de pollution de l'eau de mer dans cette région. Cela aidera grandement à élaborer un plan efficace pour atténuer les effets du changement climatique, en particulier la pénurie de ressources en eau causée par la diminution des précipitations.

* D'autres études sont nécessaires pour mettre à jour les cartes des ZPES de la région, et aussi pour valider le modèle de manière plus approfondie, ce qui est d'autant plus probable que des données hydrogéologiques supplémentaires (c'est-à-dire des données sur le rendement des eaux souterraines) pour le bassin sont collectées.

* Nous recommandons la mise en place d'une base de données numérique et cartographique en ligne qui facilite le suivi de l'évolution de la salinisation des eaux souterraines dans l'aquifère de Ghiss-Nekor ainsi que le suivi des zones potentielles en eaux souterraines ce qui encouragera davantage recherches sur la sécurité hydrique dans notre zone d'étude.

* Pour garantir la qualité de l'eau et maintenir un écosystème sain, il est conseillé de restreindre la surexploitation des eaux souterraines dans les zones sensibles à l'intrusion marine et de surveiller rigoureusement toute construction de nouveaux systèmes d'approvisionnement en eau potable.

* Il est conseillé d'exiger une autorisation auprès des instances compétentes qui peuvent exiger l'utilisation de pompes à débit réduit, afin de garantir une utilisation responsable et durable des ressources en eau.

* Nous recommandons de recourir à la technique de pompage-dessalement-recharge, ainsi qu'à la recharge des eaux usées traitées comme barrières contre l'avancement du biseau salé. Ces
solutions sont jugées efficaces pour réduire l'impact de l'intrusion marine tout en étant économiques, durables et ayant des impacts environnementaux minimes.
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