# Approche décisionnelle géospatiale et multicritère dans l'identification des zones potentielles de recharge des eaux souterraines : cas du bassin versant du Mayo Bocki au Nord Cameroun.

Haman Didier Jean B<fnref n="1" />., Ewodo Mboudou G<fnref n="2" />. Ombolo Auguste<fnref n="2" />, Fantong Fyetoh W<fnref n="3" />., et Messi Gabriel<fnref n="2" />

**Auteur correspondant** : Haman Didier Jean Blaise (didierhaman@yahoo.fr)

## RESUME

La présente étude a été effectuée pour déterminer les zones potentielles de recharge des eaux souterraines. Pour ce faire, la démarche méthodologique était basée sur l'analyse multicritère associée aux techniques géospatiales. Les données utilisées étaient entre autres les images satellitaires, les fonds cartographiques, les données pluviométriques et les niveaux statiques. Ces données ont permis d'exprimer sous forme de carte thématique les facteurs régissant la recharge (pente, drainage, lithologie, fracturation, sol, pluviométrie et occupation du sol). L'analyse de sensibilité par suppression d'un paramètre a permis d'établir l'ordre d'influence suivant : Lit > Sol > AACH > Df > Pl > Pe > Dd > OS. Le croisement de tous ces paramètres après pondération a conduit à l'élaboration de la carte qui montre que les zones à fort potentiel occupent 3 % de la zone d'étude pendant que les zones de faible à faible potentialité sont de l'ordre de 58 % dans le bassin. Les zones à potentialité moyenne quant à elles représentent 39%. Ce support cartographique constitue indéniablement un outil d'aide à la décision pour les gestionnaires de l'eau.

**Mots clés** : Analyse Multicritère, Zones potentielles de recharge, Mayo Bocki

## ABSTRACT

This study was carried out to determine potential groundwater recharge areas. To do this, the methodological approach was based on multi-criteria analysis associated with geospatial techniques. The data used were, among others, satellite images, base maps, rainfall data and static levels. These data made it possible to express in the form of a thematic map the factors governing the recharge (slope, drainage, lithology, fracturing, soil, rainfall and land use). The sensitivity analysis by deletion of a parameter made it possible to establish the following order of influence: Lit > Sol > AACH > Df > Pl

<footnote n="1">¹Unité de Formation Doctorale des Sciences Fondamentales, Département de Sciences de la Terre / Faculté des Sciences de l'Université de Maroua, Cameroun</footnote>

<footnote n="2">²Département d'Hydraulique et Maitrise des Eaux de l'Ecole Nationale Supérieure Polytechnique, Université de Maroua, Cameroun,</footnote>

<footnote n="3">³Institut de Recherches Géologiques et Minière/ Ministère de la Recherche Scientifique et de l'Innovation, Cameroun</footnote>
> Pe > Dd > OS. The crossing of all these parameters after weighting led to the development of the map of potential recharge zones which revealed that the zones with high potential occupy 3% of the study zone while the zones with low to low potentiality are around 58% in the basin. Areas with average potential represent 39%. This cartographic support is undeniably a decision-making tool for water managers.

**Keywords:** Multi-criteria analysis, Potential recharge areas, Mayo Bocki

## INTRODUCTION

Les eaux souterraines constituent une ressource d'eau privilégiée dans de nombreuses régions du monde. Elles répondent aux besoins croissants concernant l'approvisionnement des populations ainsi que dans les activités agricoles et industrielles (Cocker et al., 2020; Dieng et al., 2020; Ewodo et al., 2015). La forte sollicitation de cette ressource est aussi due au fait qu'elle est généralement de bonne qualité, moins sensible à la variabilité climatique et souvent abondante en zone sahélienne (Yonas et Tesfa, 2021; Viguier, 2016; Affoué et al., 2016). En général, les eaux souterraines contenues dans les aquifères se rechargent soit directement à partir de la pluie, soit indirectement à partir de la percolation latérale à travers le lit des cours d'eau, et/ou de façon localisée à partir des surfaces d'accumulation (Soro, 2017; Leduc, 2003; Lerner et al, 1990). Cette recharge qui constitue un élément essentiel dans le cycle hydrologique se fait préférentiellement dans des zones potentielles (Ibrahim et Moussa, 2020). La connaissance de ces dernières est d'une importance primordiale dans la protection et la préservation de la ressource. Elle permet de prévenir les risques de pollution de la nappe, et de définir les périmètres de protection des zones de captage d'eau potable (Huet, 2015; Mohammed, 2012; Abdoubabayé, 2012; Aké et al., 2010). Plusieurs approches sont utilisées pour identifier les zones favorables à la recharge. Il s'agit notamment des méthodes expérimentales basées sur la géochimie isotopique (Edmunds, 2002; Fantong et al., 2010), le bilan de chlorure (Chantry et al., 2003), ainsi que

l'analyse des cartes piézométriques (Castany, 1998). Ces méthodes expérimentales appliquées à l'échelle locale nécessitent plus de suivis sur le terrain et sont très couteuses (Nampak et coll., 2014). Au cours de ces dernières années, la télédétection et les Systèmes d'Informations Géographiques se sont montrées performantes et utilisées de plus en plus pour appréhender la variabilité spatiale de la recharge (Makonyo et Msabi, 2021; Biswajit et Subodh, 2019; Rajasekhar et al., 2019; Sing, 2018). Ces techniques spatiales ont l'avantage de couvrir des superficies de plusieurs centaines ou milliers de Km² dans un délai court et à moindre coût (Sékouba et al., 2017; Nouaty et al., 2017; Shaban et al., 2006). En plus, elles intègrent à partir d'une analyse multicritère l'essentiel des facteurs qui régissent la recharge tels que la pente de terrain, la densité de drainage, la densité de fracturation, le type de lithologie, l'occupation et le type de sol, la perméabilité des réservoirs aquifères (Mohamed et al., 2017; Makonyo et Msabi, 2021; Rajasekhar et al., 2019). Le bassin versant du Mayo Bocki (BVMB) est un grand bassin s'étendant sur près de deux milles Km², et la ressource en eau souterraine y est la plus sollicitée par les populations. Malgré l'importance qu'elle représente, sa connaissance reste fragmentaire. Les rares travaux effectués dans ce bassin (Detay, 1987; Djeuda, 1987) se sont appesantis sur les mesures ponctuelles de piézométrie et l'évaluation de la productivité des aquifères à partir des analyses statistiques des essais de pompage. Face aux problèmes de
surexploitation et des menaces dues aux activités humaines qui pèsent sur la qualité des eaux dans ce bassin, aucune étude spécifique n'a été réalisée sur l'évaluation qualitative et quantitative de la recharge de la nappe. C'est dans ce cadre que ce bassin a fait l'objet de détermination des zones potentielles de recharge des eaux souterraines à partir des techniques spatiales. Ceci, dans le but d'aider les gestionnaires des ressources en eau à élaborer des plans de gestion précis et une meilleure utilisation des ressources en eaux souterraines.

# 1- ZONE D'ETUDE

Le bassin versant du Mayo Bocki (figure 1) couvre une superficie d'environ 1680 Km². Il est situé dans la région du Nord Cameroun entre les parallèles 8° 20' et 8°50' de latitude Nord et les méridiens 13°10' et 13° 40' de longitude Est. L'ensemble de ce bassin est drainé par des cours d'eau temporaires dont les écoulements convergent vers le principal collecteur qui est le Mayo Bocki. Sur le plan géomorphologique, le bassin est caractérisé par plusieurs ensembles topographiques. Le sud de la zone d'étude est délimité par une imposante ceinture montagneuse dont les altitudes varient entre 515 et 1946 m. Au nord du bassin, s'est établit une plaine dont les altitudes oscillent entre 222 et 315 m. La zone transitoire entre les hauts sommets et les plaines se situe dans la zone centrale (315-515 m) et occupe environ les deux-tiers du bassin avec des interfluves formés par des massifs disséminés.

Le climat qui y règne est de type soudanien à tendance humide caractérisé par deux saisons contrastées (Feumba, 2017) : une saison sèche allant de novembre à avril et une saison des pluies qui s'étend de mai à octobre. La pluviométrie moyenne annuelle estimée entre 2020 et 2021 est de l'ordre de 1100 mm, pour une température moyenne de 23°C.

La géologie de la zone d'étude est constituée de socle cristallin et cristallophyllien d'âge précambrien représenté principalement par des granites, des gneiss, des schistes et des micaschistes (Houketchang, 2010 ; Toteu et al. 2006 ; Bassahak, 1988 ; Toteu ; 1987 ; Ngako, 1986 ; Njel, 1986 ;). Sur ces formations de socle reposent par endroit des formations de couverture (Penaye, 1988 ; Dumont et al.,1985) constituées essentiellement des roches volcaniques (basalte, trachytes rhyolites dolérite,) et sédimentaires (grès, argiles, sables).

Les réserves d'eau souterraines du bassin sont contenues dans deux types d'aquifères qui sont en général superposés (Djeuda, 1987 ; Detay, 1987). Les aquifères d'altérites (superficiels) sont formés dans les matériaux argilo-sableux ou sablo-argileux et dans les arènes alors que les aquifères de socle fracturés (profonds) sont discontinus et formés principalement dans les granites, les gneiss et les schistes. La recharge des aquifères est tributaire pour l'essentiel des eaux de pluie (Djeuda, 1987).

# 2-MATERIEL ET METHODES

La démarche adoptée pour la cartographie des zones potentielles de recharge était basée sur une approche multicritère ponctuée principalement par l'élaboration des cartes thématiques, la pondération et l'agrégation des paramètres.

## 2.1 – Elaboration et analyse des cartes thématiques

La pente de terrain, la densité de drainage, la densité de fracturation, la géologie (lithologie) le type de sols, l'occupation des sols et la pluviométrie sont les différents facteurs de recharge dont les cartes ont été établies dans cette étude.

La pente de terrain est considérée comme l'un des principaux facteurs qui contrôlent directement le taux de recharge (Biswajit et Subodh, 2019).
<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 : Carte de localisation du bassin versant du Mayo Bocki (BVMB)</figcaption></figure>

Ainsi, plus la pente est forte, plus l'eau de surface circule rapidement et moins la nappe se recharge. Lorsque la pente devient faible, l'eau à tendance à stagner et l'infiltration prend le dessus sur le ruissellement (Saravanan et al., 2020 ; Abdoubabayé, 2012). La carte de pente du BVMB a été produite à partir du Modèle Numérique de Terrain (MNT) dérivant des données SRTM (30 m de résolution) grâce à la fonction « Slope » du logiciel ArcGis. Ainsi, les valeurs des angles de pente obtenues varient de 0 à 77,99° (figure 2a). Cette plage de valeurs a été catégorisée en 5 classes selon la potentialité de recharge qui sont entre autres les classes très forte (0-1,66°), forte (1,67-4,15°), moyenne (4,16-8,14°), faible (8,15-14,12°) et très faible (14,13-77,99°) couvrant respectivement 37 %, 40 %, 8 %, 4 % et 11 % de la superficie du bassin étudié.

La densité de drainage est tributaire de la géologie (structure et lithologie) et des caractéristiques topographiques du bassin versant (Ibrahim et

Moussa, 2020 ; Rajasekhar et al., 2019). C'est un facteur qui permet d'évaluer un certain potentiel de la recharge des eaux souterraines par les eaux de surface. Dans le cas du présent travail, la carte de densité de drainage (figure 2b) a été établie à partir du Modèle Numérique de Terrain (MNT) issu des données SRTM (30 m de résolution) grâce à la fonction « Kernel density » du logiciel ArcGis. Il y ressort que la densité de drainage varie entre 0 à 202,7 Km/Km². Ces valeurs ont été subdivisées en 5 classes notamment : 0 – 40,54 ; 40,55 – 81,07 ; 81,08 – 121,6 ; 121,7 – 162,1 ; 162,2 – 207,7 Km/Km² et occupent respectivement 11 %, 35 %, 36 %, 16 % et 2 % de la surface du BVMB. Une forte densité de drainage implique un ruissellement important et par conséquent un faible taux de recharge de la nappe (Andualem et Demeké, 2019 ; Sékouba et al., 2017 ; Pinatibi et al., 2015).

Les cartes géologiques et pédologiques du bassin versant ont été obtenues respectivement par géoréférencement et digitalisation dans ArcGis 10.3 des cartes géologiques (Feuille NC-33-II de Poli éditée par le CRGM/IRGM) et pédologiques de Poli (Brabant et Humbel 1984) dressées à l'échelle 1/200.000. La capacité d'infiltration d'une formation géologique dépend de sa compacité, de son état d'altération et de son système de fracturation (Sékouba et al., 2017 ; Koita, 2010). Les roches très compactes entravent le processus de recharge alors que les roches dont les matériaux sont inconsolidés présentent des bonnes potentialités de recharge (Mussa et al., 2020). Il apparaît que les granitoïdes occupent 40 % de la surface du bassin (figure 3a) et influencent à un degré faible à moyenne la recharge. Cependant, les schistes et les amphibolites représentent 42% du bassin et contribuent très faiblement à la recharge des eaux souterraines. Toutefois, les formations volcaniques et sédimentaires couvrent respectivement 17% et 1% de la superficie totale
du bassin et influencent significativement la recharge des aquifères. En ce qui les formations pédologiques, les sols hydromorphes, ferrugineux,

peu évolués, fersiallitiques et minéraux bruts occupent respectivement les proportions de 46,16 % ; 14,45 %, 37 ; 4 % ; 1,3 % ; 0,69 %.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 2 : Carte de pente (a) et de la densité de drainage (b) dans le BVMB</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

L'image satellitaire Landsat 8 OLI (Operationnal Land Imager) de la scène 185-41 acquise le 06/03/2021 sur le site officiel de Earth Explorer (https:// earth exploer.usgs.gov) a permis d'élaborer les cartes de linéaments et d'occupation du sol. En ce qui concerne l'extraction linéamentaire, l'image Landsat 8 OLI a fait l'objet de plusieurs prétraitements (attachement des bandes spectrales, contraste et correction géométrique, extraction du bassin). L'image prétraitée au moyen du logiciel ENVI a ensuite subit des traitements par l'Analyse en Composante Principale (ACP) afin d'améliorer le contraste et rehausser les informations des bandes spectrales. Dans le cadre de cette étude, l'ACP sélective a été effectuée sur les bandes OLI du visibles (1,2,3,4), de l'infrarouge (5,6,7) et sur l'ensemble des sept (07) premières bandes (1,2,3,4,5,6,7) de 30 m de résolution spatiale chacune. Ces différentes combinaisons de bandes avaient pour

but d'extraire le maximum d'informations spectrales tout en évitant la redondance. Les images brutes et les néocannaux issues des combinaisons ACP ont fait l'objet des filtres directionnels de type Sobel (matrice 5X5) suivant les directions N-S, E-W, NW-SE, et NE-SW. Ces filtres ont été exportés vers le logiciel Geomatica qui à travers son module LINE a permis l'extraction automatique des linéaments. La validation de la carte linéamentaire en carte de fracturation a reposé sur la superposition des cartes linéamentaires et géologiques suivie de l'analyse des concordances des différentes structures linéaires, ainsi que la comparaison des rosaces directionnelles issue de la carte linéamentaire et celle des mesures de terrain faite par Djeuda (1987). La carte de fracturation (figure 4a) présente 2229 fractures de direction et de longueur différente. La rosace directionnelle élaborée (figure 4b) montre que les classes N00-10 (N-S), N20-
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 5 : Carte pédologique dans le BVMB.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3b : Carte pédologique dans le BVMB.</figcaption></figure>

30 (NNE-SSW), N40-50 (NE-SW), N70-80 (ENE-WSW) et N 90-100 (ESE-WNW) se distinguent de l'ensemble et correspondent aux directions majeures. Le rendu de ces extractions a été exporté à son tour dans le logiciel ArcGis pour l'établissement des cartes de densité linéamentaire par la fonction « Line density ». La densité de fracturation du bassin (figure 5a) oscille entre 0,07 et 2,15 Km/Km². Les classes 0,07 – 0,49 ; 0,50 – 0,91 ; 0,92 – 1,32 ; 1,33 - 1,74 ; 1,75 – 2,15 Km/Km² représentent respectivement 4 %, 30 %, 46 %, 19 % et 1 % de la surface du bassin.

L'occupation du sol (figure 5b) a été déterminée à partir de la composition colorée de l'image Landsat 8 OLI. Cette composition colorée est un traitement qui permet de rehausser le contraste des images afin d'optimiser l'analyse visuelle à partir de trois bandes (Koita, 2010). Pour le cas de cette étude, la composition colorée vraie couleur (rouge, verte et bleue) correspondant respectivement aux bandes 4, 3,2 a permis de discriminer les principales grandes unités d'occupation du sol. Ceci grâce à une classification supervisée (dirigée) disponible dans le logiciel ENVI à travers l'algorithme « Maximum de vraisemblance ». La connaissance des éléments d'occupation du sol renseigne sur l'état du milieu à se laisser traverser par les eaux pluviales qui contribuent favorablement à la recharge des aquifères (Koudou et al. 2013). Les unités d'occupation du sol dans le bassin versant sont entre autres les habitations (2%,), les zones inondables et les plans d'eau (9 %), la forêt claire (36%), les sols cultivables (48,4%), les zones montagneuse (5%,). Dans la classification hydrogéologique, le couvert végétal limite fortement
l'évaporation et le ruissellement ainsi que le phénomène de croute de battance des pluies au profit de l'infiltration. Le remuage des terres cultivées favorise une bonne infiltration par rapport aux sols non cultivés, les routes bitumées,

les zones montagneuses et les habitations favorisent le ruissellement au détriment de la recharge (Abdelhamid, 2010 ; Shaban et al., 2006).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4 : Carte de fracturation (a) et rosace directionnelle (b) dans le BVMB.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 5 : Carte de fracturation (a) et d'occupation du sol (b) dans le BVMB.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /></figure>
La carte de pluie (figure 6a) est obtenue par interpolation des moyennes des précipitations enregistrées entre 2020 et 2021 dans les stations de Poli (1240 mm), de Gouna (1069 mm), de Mayo Galké (1280 mm), de Tongo (1050 mm), de Ngong (1043 mm) et de Lagdo (950 mm). Cette carte indique que la pluviosité diminue du sud vers le nord du bassin. La classe de précipitation 1051 -1089 mm est celle qui prédomine suivie de la classe 1203 -1240 mm.

Les mesures des niveaux statiques effectuées sur le terrain à une cadence mensuelle durant les années 2020 et 2021 ont permis de calculer les

variations des charges hydrauliques à chaque point d'eau suivi entre les saisons sèches et saisons pluvieuses. L'analyse de ces fluctuations montre que la recharge des eaux souterraines dans le bassin versant étudié s'opère entre les mois de mai et d'août avec des importantes lames d'eau infiltrées en juillet. L'amplitude des charges hydrauliques calculée pour l'année 2020 varie entre 2,28 et 9,56 m, soit une moyenne de 6,52 m. Par contre, cette amplitude oscille entre 1,26 et 8,28 m ; soit une moyenne de 5,12 m pour l'année 2021. L'interpolation de ces données dans ArcGis a abouti à une carte d'amplitude annuelle de charge hydraulique (Figure 6b).

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 6 : Carte pluviométrique (a) et d'amplitude annuelle de charge hydraulique (b) dans le BVMB</figcaption></figure>

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

## 2.2- Matrice de comparaison des critères et pondération

La pondération a consisté à l'attribution des poids aux différents facteurs de recharge retenus dans cette étude. Pour ce faire, une comparaison par paire des critères a été faite en fonction de leur importance relative dans la recharge suivant l'échelle numérique de Saaty (1990) (tableau 1).

Tableau 1 : Expression verbale et numérique de l'importance relative d'une paire de critère.

L'assignation des cotes aux différents facteurs est basée sur les expériences de terrain et les jugements des experts consignés dans des travaux similaires (Yonas et Tesfa, 2021 ; Makonyo et Msabi, 2021 ; Biswajit et Subodh, 2019, Rajasekhar et al., 2019 ;
Abdelhamid,2010). L'analyse comparative des facteurs a permis de générer des matrices carrées à partir desquelles sont déduits les poids de

chaque paramètre (tableau 2). Sur la base du même principe, les cotes ont été affectées à différentes classes de chaque facteur considéré (tableau 3).

La combinaison de tous ces facteurs de recharge s'est faite suivant le model conceptuel présenté par la figure 7.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 7 : Model conceptuel des cartes de zones potentielles de recharge dans le BVMB.</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 1 : Expression verbale et numérique de l'importance relative d'une paire de critère</caption><thead><tr><td>Expression d'un critère par rapport à un autre</td><td>Note</td></tr></thead><tbody><tr><td>Même importance</td><td>1</td></tr><tr><td>Modérément plus important</td><td>3</td></tr><tr><td>Fortement plus important</td><td>5</td></tr><tr><td>Très important</td><td>7</td></tr><tr><td>Extrêmement plus important</td><td>9</td></tr><tr><td>Modérément moins important</td><td>1/3</td></tr><tr><td>Fortement moins important</td><td>1/5</td></tr><tr><td>Très moins important</td><td>1/7</td></tr><tr><td>Extrêmement moins important</td><td>1/9</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 2 : Matrice de comparaison et coefficient de pondération des différents paramètres</caption><thead><tr><th></th><th>Pe</th><th>Dd</th><th>Pl</th><th>S</th><th>OS</th><th>Lit</th><th>Df</th><th>AAC</th><th>Poids</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pente (Pe)</td><td>1</td><td>3</td><td>5</td><td>7</td><td>3</td><td>1/7</td><td>1/7</td><td>1/5</td><td><strong>0,11</strong></td></tr><tr><td>Densité de drainage (Dd)</td><td>1/3</td><td>1</td><td>1/5</td><td>1/5</td><td>1/5</td><td>1/7</td><td>1/7</td><td>1/5</td><td><strong>0,02</strong></td></tr><tr><td>Pluviométrie (Pl)</td><td>1/5</td><td>5</td><td>1</td><td>3</td><td>3</td><td>1/7</td><td>1/5</td><td>1/5</td><td><strong>0,07</strong></td></tr><tr><td>Sol (S)</td><td>1/7</td><td>5</td><td>1/3</td><td>1</td><td>3</td><td>1/5</td><td>1/5</td><td>1/5</td><td><strong>0,05</strong></td></tr><tr><td>Occupation du sol (OS)</td><td>1/3</td><td>5</td><td>1/5</td><td>1/3</td><td>1</td><td>1/7</td><td>1/5</td><td>1/5</td><td><strong>0,04</strong></td></tr><tr><td>Lithologie (Lit)</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td><td>1/3</td><td>1/3</td><td>1</td><td>1/5</td><td>3</td><td><strong>0,23</strong></td></tr><tr><td>Densité de fracturation (Df)</td><td>7</td><td>7</td><td>7</td><td>5</td><td>7</td><td>1</td><td>1</td><td>3</td><td><strong>0,32</strong></td></tr><tr><td>Amplitude annuelle de charge hydraulique (AAC)</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td><td>1/3</td><td>1/3</td><td>1</td><td><strong>0,16</strong></td></tr></tbody></table>

Selon Saaty (1990), la matrice de comparaison générée est validée pour une analyse multicritère que si l'indice de cohérence (IC) est inférieur ou égal à 1.

$$IC = \frac{\lambda_{\max} - n}{n - 1}$$

Avec, IC = l'indice de cohérence, ëmax = le maximum des valeurs propres, n = le nombre de paramètre

La détermination de l'IC est précédée par le calcul de ëmax dont les étapes sont amplement décrites dans les travaux Onétié et al. (2016), Youan et al.(2015). Dans le cadre du présent travail, ëmax calculé donne la valeur de 8,32, n = 8, donc IC = 0,04 (d" 0,1). Ce qui laisse dire que la matrice de comparaison obtenue est cohérente et les coefficients de pondérations correspondent aux poids des différents paramètres.

## 2.3- Reclassification et agrégation des paramètres

La reclassification des cartes thématiques (format raster) a consisté à attribuer aux valeurs alpha ou aux intervalles définis des valeurs numériques qui sont les cotes des classes de chaque facteur calculé à partir des matrices de comparaison. Cette reclassification a été possible

grâce à la fonction « Reclassify » de ArcGis. La combinaison des différents paramètres s'est faite à partir de la méthode d'agrégation par pondération. Cette dernière consiste à sommer les produits des coefficients de pondération de chaque paramètre par les cotes des classes intraparamétriques. Ces opérations ont été effectuées grâce à l'algorithme « Map algebra » du logiciel ArcGis selon l'équation (3).

$$ZPRES = [(S_{r*} S_p) + (OS_{r*} OS_p) + (Df_{r*} Df_p) + (Li_{r*} Li_p) + (Pe_{r*} Pe_p) + (Dd_{r*} Dd_p) + (Pl_{r*} Pl_p) + (AAC_r * AAC_p)] \quad (2)$$

Où ZPRES est l'indice de zone potentielle, S = sol, OS= occupation du sol, Df = densité de fracturation, Li= lithologie, Pe= pente, Dd= densité de drainage, Pl= pluviométrie, r et p correspondent respectivement à la cote et au poids des couches.

## 2.4 - Analyse de sensibilité

L'analyse de sensibilité a permis d'analyser un modèle mathématique en étudiant l'impact de la variabilité des facteurs d'entrée du modèle sur la variable de sortie (Jacques, 2005, Adel et al., 2020). C'est une importante composante d'un projet de modélisation, car elle a permis l'évaluation de la précision du résultat (Aouragh et al., 2016). Dans le cas d'espèce, l'analyse de sensibilité effectuée visait à évaluer l'influence de
<table><caption>Tableau 3 : Classification, évaluation et standardisation des facteurs de la recharge</caption><thead><tr><th>Paramètre</th><th>Classe</th><th colspan="5">Matrice de comparaison</th><th>Côte</th></tr><tr><th></th><th></th><th>[1]</th><th>[2]</th><th>[3]</th><th>[4]</th><th>[5]</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="5">Sol</td><td>[1] Sols fersiallitiques</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,45</td></tr><tr><td>[2] Sols ferrugineux</td><td>1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,25</td></tr><tr><td>[3] Sols peu évolués</td><td>1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,17</td></tr><tr><td>[4] Sols minéraux bruts</td><td>1/5 1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,09</td></tr><tr><td>[5] Sols hydromorphes</td><td>1/7 1/5 1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,04</td></tr><tr><td colspan="8">Ratio de cohérence (RC) = 0,07</td></tr><tr><td rowspan="6">Occupation du sol</td><td>[1] Terres cultivées</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,47</td></tr><tr><td>[2] Forets claires</td><td>1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,27</td></tr><tr><td>[3] Sols nus</td><td>1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,14</td></tr><tr><td>[4] Zones inondables et plan d'eau</td><td>1/5 1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,08</td></tr><tr><td>[5] Zones habitées et montagnes rocheuses</td><td>1/7 1/7 1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,04</td></tr><tr><td colspan="8">Ratio de cohérence (RC) = 0,08</td></tr><tr><td rowspan="6">Densité de fracturation</td><td>[1] 1,8-2,2</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,44</td></tr><tr><td>[2] 1,4-1,7</td><td>1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,26</td></tr><tr><td>[3] 0,92-1,3</td><td>1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,16</td></tr><tr><td>[4] 0,5-0,91</td><td>1/5 1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,09</td></tr><tr><td>[5] 0,07-0,49</td><td>1/5 1/5 1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,05</td></tr><tr><td colspan="8">Ratio de cohérence (RC) = 0,06</td></tr><tr><td rowspan="6">Lithologie</td><td>[1] Grès, conglomérat et alluvion</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,48</td></tr><tr><td>[2] Basalte, Métabasalte Trachyte et Rhyolite</td><td>1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,24</td></tr><tr><td>[3] Métadiorite, Amphibolite et Gabbro</td><td>1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,15</td></tr><tr><td>[4] Granite, Métagranite et syénite</td><td>1/5 1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,09</td></tr><tr><td>[5] Schiste et micaschiste</td><td>1/7 1/5 1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,04</td></tr><tr><td colspan="8">Ratio de cohérence (RC) = 0,07</td></tr><tr><td rowspan="6">Pente (en degrés)</td><td>[1] 0 - 1,66</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,48</td></tr><tr><td>[2] 1,67 - 4,15</td><td>1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,24</td></tr><tr><td>[3] 4,16 - 8,14</td><td>1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,15</td></tr><tr><td>[4] 8,15 - 14,12</td><td>1/5 1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,09</td></tr><tr><td>[5] 14,13 - 77,99</td><td>1/7 1/5 1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,04</td></tr><tr><td colspan="8">Ratio de cohérence (RC) = 0,07</td></tr><tr><td rowspan="6">Densité de drainage (indice)</td><td>[1] 0 - 40,71</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,48</td></tr><tr><td>[2] 40,72 - 81,41</td><td>1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,24</td></tr><tr><td>[3] 81,42 - 122,12</td><td>1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,15</td></tr><tr><td>[4] 122,13 - 162,82</td><td>1/5 1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,09</td></tr><tr><td>[5] 162,83 - 203,53</td><td>1/7 1/5 1/5 1/3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,04</td></tr><tr><td colspan="8">Ratio de cohérence (RC) = 0,08</td></tr><tr><td rowspan="6">Pluviométrie</td><td>[1] 1203 - 1240</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,41</td></tr><tr><td>[2] 1165 - 1202</td><td>1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,25</td></tr><tr><td>[3] 11271 - 1164</td><td>1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,17</td></tr><tr><td>[4] 1090 - 1126</td><td>1/3 1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,11</td></tr><tr><td>[5] 1051 - 1089</td><td>1/5 1/3 1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,06</td></tr><tr><td colspan="8">Ratio de cohérence (RC) = 0,06</td></tr><tr><td rowspan="6">Amplitude Annuelle de Charge hydraulique</td><td>[1] 2,29 - 3,69</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,48</td></tr><tr><td>[2] 3,7 - 5,1</td><td>1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,24</td></tr><tr><td>[3] 5,11 - 6,5</td><td>1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,15</td></tr><tr><td>[4] 6,51 - 7,91</td><td>1/5 1/3 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,09</td></tr><tr><td>[5] 7,92 - 9,31</td><td>1/7 1/5 1/5 1/3 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,04</td></tr><tr><td colspan="8">Ratio de cohérence (RC) = 0,07</td></tr></tbody></table>

chaque paramètre sur la carte d'indice des zones potentielles de recharge. Pour y parvenir, le test de sensibilité par suppression d'un paramètre a été effectué. Ce test développé par Lodwich et al.(1990) consiste à évaluer la sensibilité de la

carte des zones potentielles de recharge en supprimant un paramètre ayant participé à la conception de cette dernière. Ainsi, il permet paricochet de déterminer la couche thématique la plus ou la moins influente pour la recharge des
eaux souterraines. Cette sensibilité est calculée à 7 reprises dans ce travail par l'équation (4)

$$S = \left| \frac{\frac{ZPRES}{N} - \frac{ZPRES'}{n}}{ZPRES} \right| * 100$$

Où S est la sensibilité mesurée exprimée en termes d'indice de variation, ZPRES est l'indice des zones potentielles de recharge des eaux souterraines calculé à partir de toutes les couches thématiques, ZPRES' est l'indice des zones potentielles de recharge des eaux souterraines calculé après la suppression d'un seul paramètre, N et n sont le nombre de calques ou de paramètres utilisés dans le calcul des indices.

# 3-RESULTATS

## 3.1- Zones potentielles de recharge des eaux souterraines

La combinaison des cartes thématiques à partir de leurs poids ainsi que ceux de leurs classes a permis d'obtenir une carte d'indice des zones potentielles de recharge. Cette carte exprime l'aptitude que possède un espace à infiltrer de l'eau sollicitant sa surface (figure 8). Les valeurs des indices obtenus varient entre 0,012 et 0,44, soit une moyenne de 0,19 et un écart-type de 0,04 (figure 8). Elles sont subdivisées en cinq classes notamment :

* Les zones à très faible potentialité occupent 3 % de la surface cartographiée. Celles-ci se rencontrent sur les sols encroutés, des lithosols ou des affleurements rocheux et se situent principalement aux abords de la ligne de partage des eaux du bassin. Quelques poches importantes de ces zones sont notées dans la partie centrale autour de Ouro Djabi ;

* Les zones à faible potentialité couvrent environ 55% de la superficie du bassin et apparaissent majoritairement dans les bordures Sud, au Nord-Ouest, au Centre. Quelques poches de ces zones sont également disséminées au

Nord-Est du bassin. Ces classes sont caractérisées par des pentes fortes, des faibles densités de fracturation, des fortes densités de drainage et des lithosols ou des sols peu évolués. Toutes ces conditions réunies ne favorisent pas une bonne recharge des réservoirs aquifères.

* Les zones à potentialité moyenne occupent 39 % de la zone d'étude. Elles sont s'alignent préférentiellement suivant la direction NE-SE ;

* Les zones à forte potentialité (figure 8) couvrent environ 2,5 % de la zone d'étude. Elles forment des poches isolées au Sud-Ouest au Nord-Est du bassin. Celles-ci offrent des bonnes conditions de recharge avec des pentes relativement faibles, des fortes densités de fracturations et une faible densité de drainage,

* Les zones à très forte potentialité représentent 0,5 % du bassin étudié et apparaissent en forme d'ilots isolés au Sud de Poli et dans les localités de Hoy, Sirdjam, Mayo Bocki et Katé (figure 9). Ces zones offrent les possibilités de formation d'importantes de réserves d'eau souterraine par la recharge artificielle ou naturelle. Ce sont des zones autour desquelles il faut définir des périmètres de protection, car le transfert des contaminants de la surface vers les aquifères en ces zones est très rapide.

## 3.2- Analyse de sensibilité

Les valeurs calculées de l'indice de sensibilité par suppression d'un paramètre sont consignées dans le tableau 4. Il en ressort que les couches thématiques les plus sensibles dans l'identification des zones potentielles de recharge sont celles de la lithologie, de la fracturation, d'amplitude de charge hydraulique et le type de sol avec des indices de variation moyen de 3,32 %, 3,49 %, 3,15% et 3,71% respectivement. Ces couches sont les plus sensibles en raison des poids théoriques relativement élevés qui leurs sont attribués et sont par conséquent considérées comme les plus influentes pour cartographier les zones potentielles de recharge dans le BVMB. De
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 8: Carte des zones potentielles de recharge des eaux souterraines dans le BVMB</figcaption></figure>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 9: Proportion occupée par le potentiel de recharge des eaux souterraines</figcaption></figure>

même, la suppression des facteurs comme la pluviométrie, la pente et la densité de drainage ont un impact important sur la carte finale. Le paramètre le moins influent pour la détermination des zones préférentielles de recharge est l'occupation du sol avec un indice de variation moyen de 0,05 %. Ainsi, l'ordre de sensibilité des couches thématiques est Lit > Sol > AACH > Df > Pl > Pe > Dd > OS. Dans l'ensemble, ce test révèle que presque tous les facteurs considérés sont nécessaires pour la cartographie des zones potentielles de recharge dans le BVMB.

<table><caption>Tableau 4: statistique (en %) sur la sensibilité par suppression d'un paramètre</caption><thead><tr><th rowspan="2">Paramètre supprimé</th><th colspan="4">Indice d'analyse de sensibilité (%)</th></tr><tr><th>Minimum</th><th>Maximum</th><th>Moyenne</th><th>Ecart-type</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pente</td><td>0,16</td><td>2,47</td><td>1,47</td><td>0,04</td></tr><tr><td>Densité de drainage</td><td>0,79</td><td>2,47</td><td>1,98</td><td>0,04</td></tr><tr><td>Pluviométrie</td><td>0,82</td><td>3,26</td><td>3,01</td><td>0,04</td></tr><tr><td>Sol</td><td>1,9</td><td>4,67</td><td>3,71</td><td>0,05</td></tr><tr><td>Occupation du sol</td><td>0,71</td><td>1,32</td><td>0,05</td><td>0,03</td></tr><tr><td>Lithologie</td><td>2,91</td><td>4,74</td><td>3,32</td><td>0,05</td></tr><tr><td>Densité de fracturation</td><td>1,11</td><td>4,5</td><td>3,49</td><td>0,06</td></tr><tr><td>Amplitude de charge hydraulique</td><td>2,34</td><td>4,62</td><td>3,15</td><td>0,05</td></tr></tbody></table>

## 4- DISCUSSION

La cartographie des zones potentielles de recharge des eaux souterraines dans le bassin versant du Mayo Bocki a été réalisée au moyen des SIG et de l'analyse multicritère. Ces outils ont été utilisés par de nombreux auteurs pour mettre en exergue les zones préférentielles d'infiltration dans leurs travaux (Makonyo et Msabi, 2021; Biswajit et Subodh, 2019; Rajasekhar et al., 2019; Sing, 2018). Ils ont permis par ailleurs à d'autres auteurs (Yonas et Testa, 2021; Cocker et al., 2020; Affoué et al., 2016; Koffi et al., 2016) d'identifier les zones favorables à l'implantation des forages à gros débits. Les différents paramètres régissant ou témoignant la recharge retenue dans cette étude sont également ceux considérés par certains auteurs comme Makonyo et al. (2021); Ibrahim et Moussa (2020); Aju et al. (2020); Adel et al. (2020); Aké et al. (2018); Sékouba et al. (2017); Abdoubabayé (2012) pour identifier les zones potentielles de recharge dans leurs travaux. D'autres chercheurs comme Yonas et Tesfa (2021); Koudou et al. (2013); Dhekra et al. (2018) estiment que ces paramètres d'entrée peuvent aller au-delà de ceux utilisés dans le cadre de cette étude en incluant la géomorphologie, l'épaisseur du manteau d'altération et la perméabilité des formations géologiques. Le nombre de critère (08) pris en compte dans ce travail est proche de celui recommandé par Saaty (1990). Selon ce dernier le choix de paramètres doit s'arrêter à sept par niveau
de hiérarchisation (Aké et al., 2018), car lorsque
le nombre de critère est trop nombreux, le risque
d'incohérence de jugement est trop élevé, ce qui
rend difficile la mise en œuvre de la méthode
Saaty (Roy, 1995 in Youan et al., 2015). Les limites
des différentes classes paramétriques ne doivent
pas être perçues comme des barrières tangibles
mais plutôt comme des zones de transition des
différentes classes (Sékouba et al., 2017 ; Koudou
et al., 2013 ; Jourda et al., 2006).

La carte des zones potentielles de recharge indique
que les fortes potentialités occupent une faible
proportion (3%) dans le BVMB par rapport aux
faibles (58 %) et moyennes (39%) potentialités.
Ces résultats pourraient justifier le fort taux
d'échec enregistré lors de l'exécution des ouvrages
de captage dans ce bassin comme avait souligné
Djeuda (1987) dans ses travaux. Les zones à fort
potentiel sont celles autour desquelles il faut
définir des périmètres de protection, car le
transfert des contaminants de la surface vers les
aquifères en ces zones est très rapide (Aké et al.,
2018 ; Huet 2015 ; Ewodo et al.2015). Ces zones
peuvent également être ciblées pour accroitre le
potentiel hydraulique des aquifères par la recharge
artificielle. La prédominance des zones à faible
potentiel dans le bassin serait favorisée par la
faible épaisseur du manteau d'altération qui limite
fortement la fonction de stockage des aquifères
d'altérites et la faible densité de fracturation
limitant l'infiltration ou la fonction conductrice
des aquifères de socle. Des études similaires ont
été aussi réalisées dans certaines parties du
Cameroun. Jofack (2016) a utilisé la même
méthodologie pour cartographier la potentialité
des ressources en eau souterraine dans les hauts
plateaux de l'Ouest. Ces travaux ont révélé que
les classes à potentialité très forte, forte et
moyenne dominent avec respectivement 18,06 %,
26,54% et 28,73% alors que seulement une fine
partie est couverte par les classes faibles (17,66%)
et très faible (9,02%). Ndonang (2017), dans ses
travaux dans le bassin de Kalio (Extrême- Nord)

a abouti aux résultats selon lesquels les zones à
potentielle moyenne et forte représentent
respectivement 34% et 15% de la surface totale
du bassin. Par ailleurs, les travaux de Aké et al.
(2018), Sékouba et al. (2017) respectivement
dans les régions de Bonoua et N'zo en Côte
d'Ivoire ont indiqué que les zones à potentielle
forte occupent environ 66% et 20%. Ibrahim et
Moussa (2020) ont obtenu une proportion de
3,4% occupées par les zones à potentiel de
recharge élévé dans la région de Dosso au Sud-
Ouest du Niger. En Inde, Biswajit et al. (2019),
Rajesekhar et al. (2019) ont aussi fait recours aux
techniques géospaatiales et à l'analyse
multicritère pour délimiter les zones potentielles
de recharge respectivement à Bengal et à
Julledubanderu. Les résultats obtenus montrent
que les zones à fort potentiel occupent environ
24% et 53% des surfaces investiguées.

CONCLUSION

Les zones potentielles de recharge des eaux souterraines dans le bassin versant du Mayo Bocki ont été identifiées par l'analyse multicritère basée sur les techniques géospatiales. Au total sept facteurs notamment la pente de terrain, la densité de drainage, la pluviométrie, la lithologie, la densité de fracturation, le type de sol et l'occupation du sol ont été considérés dans cette étude. La carte obtenue par combinaison de ces facteurs indique que les zones à fort potentiel occupent 3 % de la zone d'étude pendant que les zones de faible à faible potentialité sont de l'ordre de 58 % dans le bassin. Les zones à potentialité moyenne quant à elles représentent 39%. Elle constitue un outil d'aide à la décision pour les gestionnaires de l'eau en matière de prospection, d'accroissement du potentiel hydraulique par recharge artificielle et de la préservation de la qualité de l'eau. Pour affiner ces résultats, il sera judicieux d'étudier la perméabilité des faciès lithologiques et des types de sol afin de minimiser la subjectivité dans la pondération des paramètres qualitatifs.
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