Memoire Online - Caracterisation de la vegetation des tourbieres de Wasalaka dans le bassin de la riviere Itimbiri dans le contexte du changement environnemental

CARACTERISATION DE LA VEGETATION DES TOURBIERES DE WASALAKA DANS LE BASSIN DE LA RIVIERE ITIMBIRI DANS LE CONTEXTE DU CHANGEMENT ENVIRONNEMENTAL

Travail présenté et défendu en vue de l'obtention du grade de Master en Sciences Agronomiques et Environnement

DEDICACE

A toi ma charmante épouse Martine SOMBO LOOLA, Je vous dédie le fruit de votre amour, accompagnement, patience, tendresse et abnégation même si je sais qu'aucune dédicace ne saurait exprimer la profondeur de ma reconnaissance.

REMERCIEMENTS

Très cher mémoire, J'espère que tu te portes bien, que tes lignes sont impactantes et que tes paragraphes sont remplis de curiosités scientifiques.

Après plus d'une année de recherche main dans la main, dans quelques heures tu partiras voguer vers les contrées de l'examen et des publications. On en aura bavé tous les deux et ce n'est pas le nombre d'heures de sommeil des deux derniers jours, que je peux compter sur une main, qui en diront le contraire, mais c'était quand même du bon temps cette période 2023-2024. Un bon temps bourré de science et de fraicheur pyrénéenne qui repose sur ce que l'on appelle dans le jargon managérial : des ressources humaines, que sous d'autres horizons plus fraternels on appellerait : collègues ou camarades.

Professeur OUSMANE ZANGO et Professeur Donatien TEBAKABE ALOMO respectivement promoteur et Co- promoteur qui m'ont accordé leurconfiance depuis mes premières heures au master complémentaire à l'UNILIS en 2023 et qui ont accompagné, soutenu, corrigé, recorrigé, laissé vivre et conforté inlassablement mes travaux de recherche des premiers aux derniers jours de ce mémoire.

Nous sommes particulièrement redevables à l'Université de LISALA(UNILIS) via le Recteur Professeur Ordinaire Donatien TABAKABE ALOMO pour nous avoir autorisé à rehausser notre niveau à l'Université de Lisala et à tous les professeurs, Assistants, Professionnels et le personnel administratif de l'UNILIS ainsi que les intervenants extérieurs, qui ont joué un rôle important dans notre formation.

Nous serions ingrats si nous ne remercions pas tous les partenaires du CentreInternational de Recherche Pluridisciplinaire (CIREP)en la personne du Professeure Sr. Félicité YOGOqui grâce aux encouragements et conseils nous a permis d'atterrir en douceur.

Excellence Elysée BOKUMWANA, Fils Jonathan MANDENGO, Arthur MAMONI , Jeanpy APANDANI, ma fille Brigitte BOYOLI , nos frères et soeurs, tentes, neuves, nièces, amis et connaissance pour leurs soutiens multiformes ;

Tous nos collègues de la première cohorte de master complémentaire à l'université de Lisala pour l'ambiance conviviale qui a régné entre nous ;

Enfin, toutes les personnes qui ont contribué de manière que ce soit à la réalisation de ce travail et que je ne pus citer, qu'ils trouvent l'expression de toute ma gratitude.

*Abréviation*	*Désignation*
A	surface du bassin
BV	Bassin versant
BVRI	Bassin versant de la rivière Itimbiri
LULC	Classification Land Cover
CRREBaC	Centre de Recherche En Ressources En Eau du Bassin Du Congo
DIAF	Direction des inventaires et aménagement forestier
GIEC	Groupe des experts intergouvernementaux sur le climat
IA	L'intelligence artificielle
IFN	D'Inventaire forestier national
iK	Indice de Kappa,
KG	indice de compacité de Gravelius
FAO	Organisation des nations unies pour l'alimentation et l'agriculture
FP	Forêt primaire
FS	Forêt secondaire
GPS	Global position system
MSAVI	Analyse spectrale des mélanges Indice de végétation ajusté au sol modifié
MIR	Bande du Moyen infra-rouge
mm	Millimètre
mS/m	Milli siemens par mètre
MEDD	Ministère de l'Environnement et Développement Durable
MNT	Model numérique de terrain
NDBI	Indice de Bâti de la Différence Normalisée
NDBI	Indice de construction par différence normalisée
NDVI	Indice de Végétation de la Différence Normalisée
NDWI	Indice d'eau par différence normalisée
ODD	Objectifs de Développement Durable
OLI	Optical Land Imager
OSFAC	Observatoire Satellital des forêts d'Afrique Centrale
Pa	Proportion aléatoire
P	périmètre du bassin en Km
PMA	Précipitation moyenne annuelle à long terme
PIR	Bande du Proche infra-rouge
PNUE	Programme des nations unies pour l'environnement
Pobs	Proportion observée
R	Bande du Rouge
R.D.C	République Démocratique du Congo
REGIDEO	Régie de distribution d'eau
RVF	Régie de la voie fluviale
SAVI	Indice de végétation ajusté au sol (Soil Adjusted Vegetation Index)
SIG	Système d'information géographique
SNO	Tourbières (Service National d'Observation des Tourbières)
TMA	Température moyenne annuelle à long terme
TWI	Indice d'humidité topographique
UNIKIN	Université de Kinshasa
UNILIS	Université de Lisala
WATERNET	Regional network and Southern Africa Development Community's (SADC)

*Figures*	Titres	Page
Figure 1	présente le résume des approches méthodologiques spécifiques pertinentes à cette étude.	11
Figure 2	Prélèvement des échantillons de tourbes (source : OSFAC, 2023)	13
Figure 3	Mesure de la profondeur et prélèvement d'une carotte de tourbes	14
Figure 4	Inventaire floristique et mesure de dhp dans la station d'étude(source photo : jp Apandani, 2024)	18
Figure 12	Principes du NDVL	33
Fig.14	SAVI des Bouches-du-Rhône pour le 13 juin 2019.	38
Figure 15	mesure de dhp et inventaire des essences floristiques dans la station d'étude	40
Figure 15	Schéma Synthèse de la méthodologie utilisée pour cette étude	45
Figure16	Occupation du Sol 1983	46
Figure 28	Occupation du Sol 2003	58
Figure30	Indice de l'eau par différence normalisée de l'année 2003	60
Figure31	Indice de végétation ajustée au Sol SAVI 2003	61
Figure32	Occupation du Sol 2013	32
Figure34	Indice de végétation par différence normalisée de l'année 2013	65
Figure25	Indice de végétation ajustée au Sol SAVI 1993	55
Figure 26	Indice d'Urbanisation(bâti) NDBI 1993	56
Figure 27	Occupation du Sol 2003	57
Figure 28	Occupation du Sol 2003	58
Figure29	Indice de végétation par différence normalisée de l'année 2003	59
Figure30	Indice de l'eau par différence normalisée de l'année 2003	60
Figure31	Indice de végétation ajustée au Sol SAVI 2003	61
Figure32	Occupation du Sol 2013	62
Figure41	Indice de l'eau a différence normalisée de l'année 2023	71
Figure42 :	Indice de végétation ajustée au Sol SAVI 2023	72
Figure 43	Indice d'Urbanisation(bâti) NDBI 2023	73
Figure 44	Zones potentielles des tourbières dans la Province de la Mongala(source : OSFAC, 2023)	74
Figure45	Evolution de la Précipitation	75
Figure 46	Evolution de la Hauteur d'Eau et débits	77
Figure 47	Carte spatiale des espèces associées aux tourbières.	78
Figure48	Nuages de répartition spatiale des espèces associées aux tourbières	79
Figure 49	Localisation de la biomasse aérienne de tourbières de wasalaka (source :BAGALA.M, 2023)	80
Figure 50	Localisation de la biomasse aérienne de la tourbière de Wasalaka (source : classification image landsat 8, 2024)	81
Figure 51	Analyse comparée de l' Indice de végétation par différence normalisée NVDI	82
Figure 52	Analyse Comparée de l'Indice de l'eau par différence normalisée NDWI	83
Figure 53	Analyse comparée de l' Indice de végétation ajustée au Sol SAVI	84
Figure 54	Analyse Comparée de l'Indice d'Urbanisation(bâti) NDBI	85
Figure55	Fluctuation climatique par rapport à l'impact de la Superficie de l'eau	86
Figure56	Évolution synchronique des variables climatiques, FP et FS	87
Figure57	Évolution synchronique des variables climatiques, Champs et sol nu	88

*IMAGE*

Image 1	Image d'un bassin versant avec des sous bassins	20
*GRAPHIQUES*
Graphique 1	Points de feu dans les zones de tourbière de la Mongala	22
Graphique 2	Localisation du milieu d'étude	23
Graphique 3	les tendances de l'évolution de la Température de 1983-2023	24
Graphique 4	Sur la précipitation	25
Graphique 5	Humidité	26
Graphique 6	L'altitude et l'ordre du bassin de la rivière Itimbiri est déterminé	26
Graphique 7:	Directions d'écoulement	27
Graphique 8	Situation de pente	28
Graphique 9:	L'indice du pouvoir érosif	28
Graphique 10	L'indice d'humidité topographique	29
Graphique 11:	NDVI des Bouches-du-Rhône pour le 13 juin 2019. Remarquez que quelques portions du littoral apparaissent légèrement positives du fait de la turbidité et/ou de la faible profondeur	34
Graphique 12:	Schéma d'une unité d'échantillonnage, d'une parcelle et d'une sous-parcelle au format de l'IFN	41
Graphique 13	Occupation du Sol 1983	47
Graphique 14:	Indice de végétation par différence normalisée (NDVI)1983	48
Graphique 15	Indice de l'eau a différence normalisée de l'année 1983	49
Graphique 16:	Indice de végétation ajustée au Sol SAVI 1983	50
Graphique 17:	Occupation du Sol 1993	51
Graphique 18	Occupation du Sol 1993	52
Graphique 19	Indice de végétation par différence normalisée de l'année 1993	53
Graphique 20	Indice de l'eau a différence normalisée de l'année 1993	54
Graphique 21	Indice de végétation ajustée au Sol SAVI 1993	55
Graphique 22	Indice d'Urbanisation(bâti) NDBI 1993	56
Graphique 23	Occupation du Sol 2003	57
Graphique 24	Indice de végétation par différence normalisée de l'année 2003	59
Graphique 25	Occupation du Sol 2013	63
Graphique 26	Indice de végétation par différence normalisée de l'année 2023	70
Graphique 27	dynamique de la température de la période de 1983,1993,2003,2013 et 2023
*TABLEAUX*
Tableau 1	présente les différentes classes de l'indice standardisé de précipitations	39
Tableau 2.	Caractéristiques des UE	42
Tableau 3 :	Données utilisées
Tableau 4	Tableau comparatif de Classe d'occupation du sol	89
Tableau 5:	Répartition spatiale de l'occupation du sol dans le bassin versant 2003	93
Tableau6:	Répartition spatiale de l'occupation du sol dans le bassin versant 2013	94
Tableau7 :	Répartition spatiale de l'occupation du sol dans le bassin versant 2023	95

L'écosystème à tourbière de Wasalaka dans le bassin de la rivière Itimbiri a connu une régression par rapport à l'occupation accentué des sols pour des fins de l'agriculture itinérante sur brulis, exploitation illégale des bois d'oeuvre et énergie, construction, ainsi que l'extraction des produits forestiers non ligneux. Dans ce contexte, il est nécessaire aujourd'hui de cartographier ces zones qui jouent un rôle important dans le développement de la communauté locale et la qualité environnementale. L'objectif de cette étude vise à décrire l'écosystème à tourbière de WASALAKAdans le bassin versant de la rivière Itimbiri. Elle vise également à évaluer les différentes classes d'occupation du sol, les données spatiales historiques (Températures et précipitations) pour déterminer les fluctuations d'occupation du sol et évaluation d'indices (NDVI, NDWI, SAVI et NDBI) , la fluctuation des variables climatiques par rapport à l'impact de superficie de 1983,1993, 2003,2013 à 2023 et les espèces floristiques ont été prise en compte. Pour se faire, l'analyse spatiale (Classification LULC des tourbières) etinventaire de la flore ont été utilisé. L'année 2003, contrairement aux autres années, présente des situations très intéressantes dans l'optique des perturbations climatiques, avec moyennes des températures laissent entrevoir une hausse remarquable avec 26,12°C ; les années 1993 et 1983 sont respectivement par contre présentent la température les plus basses caractérisant ainsi d'une pénurie totale des précipitations ainsi que la réduction de la superficie ;plus la couverture forestière diminue, plus il s'avère des impacts notamment, l'augmentation de la température et la baisse de la pluie, les classes forestières occupent en 2003,2013 et en 2023 les superficies de 9663,23Km²,12963,23Km² et 11227Km² de la forêt primaire 9826,54Km²,14826,54Km² et 9302Km² du forêt secondaire. Ces profondes modifications des classes forestières laissent entrevoir un taux important de déforestation dans le bassin d'Itimbiri au courant des périodes sous analyses. La classification a été validé grâce à une matrice de confusion de kappa laquelle a permis de confronter ces résultats à celui des points de classes d'occupation du sol collectés à partir des images à très haute résolution disponible sur Google Earth. La distribution spatiale des arbres à dhp = 17 cm occupent un grand espace dans les tourbières de Wasalaka.

Mots clés :Caractérisation, tourbières, occupation du Sol, Bassin de la rivière Loeka, et Changement environnemental.

The Wasalaka peatland ecosystem in the Itimbiri River basin has experienced a regression in relation to the increased occupation of land for the purposes of swidden agriculture, illegal exploitation of timber and energy, construction, as well as the extraction of non-timber forest products. In this context, it is necessary today to map these areas which play an important role in the development of the local community and environmental quality. The objective of this study aims to describe the WASALAKA peatland ecosystem in the watershed of the Itimbiri River. It also aims to evaluate the different land use classes, the d indices (NDVI, NDWI, SAVI and NDBI); historical spatial data (Temperatures and precipitation) to determine land use fluctuations and evaluation indices, the fluctuation of climatic variables in relation to the impact of surface area from 1983,1993, 2003,2013 to 2023 and floristic species. To do this, spatial analysis (LULC Classification of peatlands) and inventory of flora were used.The year 2003, unlike other years, presents very interesting situations from the perspective of climatic disturbances, with average temperatures suggesting a remarkable increase with 26.12°; the years 1993 and 1983 respectively, on the other hand, present the lowest temperatures, thus characterizing a total shortage of precipitation as well as the reduction in surface area; the more the forest cover decreases, the more impacts appear, in particular, the increase of temperature and the drop in rain, the forest classes occupy in 2003, 2013 and in 2023 the areas of 9663.23Km2, 12963.23Km2 and 11227Km² of the primary forest 9826.54Km, 14826.54Km² and 9302Km2 of the secondary forest. These profound changes in forest classes suggest a significant rate of deforestation in the Itimbiri basin during the periods under analysis. The classification was validated using a kappa confusion matrix which made it possible to compare these results with those of the land use class points collected from very high-resolution images available on Google Earth. The spatial distribution of trees with dbh = 10 cm occupy a large space in the Wasalaka peatlands.

Keywords: Caracterisation , Peatlands, Land use, Itimbiri River Basin, and Environmental change