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

5.4. DISCUSSIONS

Les résultats de cette étude ont montré ce qui suit : L'année 2003, contrairement aux autres années retenues dans cette recherche, présente des situations très intéressantes dans l'optique des perturbations climatiques. Les moyennes des températures laissent entrevoir une hausse remarquable avec 26,12°. 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 d'eau, forêt primaire, secondaire, sol nu et champs. Dans la même optique, en 1983 l'eau occupe 237Km² soit 0,6%, forêt secondaire ,26606 soit 71,5%, sol nu occupe 201 soit 0,5%, forêt secondaire 9782 soit 26%, les écarts et occupation du sol ; L'évolution simultanée des variables climatiques de la superficie des champs ou cultures et Sol nu. Ainsi, plus la couverture forestière diminue, plus il s'avère des impacts notamment, l'augmentation de la température et la baisse de la pluie qualifiés de négatifs dans la perception humaine habitant aux environnants du bassin. Les moyennes des températures laissent entrevoir une hausse remarquable avec 26, 12°.Par contre l'année 2023 n'a pas été caractérisé par une hausse comme 2003, néanmoins une forte précipitation est observée ainsi que l'augmentation de la réduction de la superficie de Sol nu et champs ;L'évolution del' Indice de végétation par différence normalisée NVDI pour les cinq périodes étudiées, il s'observe une tendance décroissante avec des très faibles valeurs de NDVI, d'où le constat qu'il y a baisse de la courbe dans l'année 2023, cette situation explique qu'à chaque 10 ans le bassin de la rivière Itimbirizone d'écosystème à tourbière subisse une perte des végétations. En ce qui concerne de l'indice normalisé de l'eau pour toute la période il s'observe évolution légèrement faible à partir de l'année 2023. Donc l'eau n'occupe pas une superficie importante actuellement dans le bassin de la rivière Itimbiri. L'Indice de végétation ajustée au Sol SAVI, pour toutes les périodes, il se dégage que la courbe est proportionnellement renversée avec la plus faible valeur observée dans l'année 2023.Les résumés de l'indice d'urbanisation, pour deux périodes de 1993 et 2023. 2023 a observé une NDBI très faible. Les trois autres années n'ont pas été calculées suite aux manques d'informations sur les bandes moyennes infra rouge (SWIR) et infrarouge proche (NIR).Boubaker Khallef1*& Khaled Brahamia1 ont démontré dans leurs études sur Application des indices de télédétection à la cartographie des zones urbaines et des sols nus : Cas de la ville de Guelma (Algérie) l'application des indices de télédétection à partir d'image du programme Landsat 8 a pour objet de cartographier les terres bâtis et nus dans la ville de Guelma. Le résultat obtenu montre que l'indice NDBI a fait sortir un résultat acceptable pour cartographier les zone bâtis et les sols nus.

La corrélation entre les indices appliqués dans la ville de Guelma montre que l'indice NDBI est fortement corrélé avec l'indice UI et l'indice EBBI montre aussi une bonne corrélation avec NDBI et UI. La comparaison des indices avec la combinaison des bandes spectrale de l'image OLI 8 (6,5 et 2) a montré l'efficacité de l'indice NDBI pour la discrimination entre les zones bâtis, la végétation et les sols nus. Cette comparaison a permis de classer l'indice NDBI et sortir les unités d'occupation du sol de la ville de Guelma. L'évolution simultanée des variables climatiques et forêt primaire et secondaire. Ainsi, plus la couverture forestière diminue, plus il s'avère des impacts notamment, l'augmentation de la température et la baisse de la pluie qualifiés de négatifs dans la perception humaine habitant aux environnants du bassin. Il en découle un décalage important en termes de superficie dans les classes forestières n'occupent en 2003,2013 et en 2023 les superficies de 9663,23Km²,12963,23Km² et11227Km² de la forêt primaire 9826,54Km²,14826,54Km² et 9302Km² de la forêt secondaire dans le bassin sous étude. Ces profondes modifications des classes forestières laissent entrevoir un taux important de déforestation dans le bassin d'Itimbiriau courant de la période sous analyse. Ces résultats de caractérisation sont similaires à ceux trouvés par (Lutunadio.K ;2020) dans le même bassin avec une différence significative des indices et ses valeurs dans le bassin d'Itimbiri qui a connu en moyenne un degré élevé de sécheresse c'est-à-dire une exposition au risque climatique élevée comparativement aux bassins de l'Uélé et de l'Aruwimi. Mfumu et Lemba (2009) dans le bassin de la Lukaya avec une différence des indices les communautés riveraines de trois bassins versants étudiés sont censées parcourir à des degrés variés des longues distances pour accéder à l'eau salubre, la situation dans le bassin de l'Aruwimi se rapproche de l'optimum envisageable mais elle est critique dans les deux autres bassins. Indice d'occupation du sol La Figure 35 présente l'indice d'occupation du sol, évalué à partir de la carte d'occupation du sol de la région d'étude. Il présente un ratio des surfaces couvertes et non couvertes par la forêt. Elle montre la qualité de la couverture évaluée par le ratio non forêt et forêt dans une échelle de 0 à 1, 0 comme étant la situation optimale et 1, la situation critique, les bassins de la Loeka et de l'Aruwimi sont bien couverts et sont moins sensibles que le bassin de l'Uélé qui devient de plus en plus anthropisé. Comparativement à l'étude menée par Mogbokula ;2020 sur la dynamique d'occupation du sol et son impact sur la qualité de l'eau : cas du bassin versant de la rivière Lukaya entre 2007 et 2020, Mogbokula. S. a étudié la dynamique d'occupation du sol et son impact sur la qualité de l'eau : cas du bassin versant de la rivière Lukaya entre 2007 et 2020 le NDVI et le NDBI ont une corrélation forte négative ( 0,959) et quant à ces indices normalisés et les taux de changement des différentes classes d'occupation du sol, le NDVI a présenté une faible corrélation et non significative soit négative soit positive selon le cas pour les quatre différentes classes d'occupation du sol (savane arbustive, forêt secondaire, zone habitable et sols nus & activité anthropique) ; le NDBI quant à lui, a présenté une corrélation moyenne et non significative avec les autres paramètres d' occupation du sol. Les taux de changement d'occupation du sol, fortes influences significatives qui peuvent être négatives ou positives selon le cas comme par exemple la classe forêt secondaire et la classe zone habitable entretiennent une forte influence négative et significative.

Ces résultats de caractérisation ont utilisé les mêmes images sauf que notre à évaluer d'autres indices autres. PIREDD_MO dans son étude en 2023, l'Ofscaf a mené une étude sur les tourbières pour le projet PIREDD MONGALA / RDC souligne que La présente étude confirme une forte dynamique par l'effet que : la forêt primaire occupait une superficie de 26606Km² en 1983 passe à 11227Km²soit une diminution de 15399Km² de la forêt primaire, la foret secondaire de 9826,54Km à 9302Km2 en 2023 au moins 479Km² restante de la forêt secondaire. Champs occupait 369Km2 soit 0,03ha en 1983 et en 2023 varie à 3277Km² soit 0,32 ha , sol nu 201 Km² soit 0,02ha en 1983 connait une très forte augmentation de 13388Km² soit 1,33ha en 2023.Ces profondes modifications des classes forestières laissent entrevoir un taux important de déforestation dans le bassin d'Itimbiri.

Ce constant a été relevé par le PIREDD_MO que la couverture forestière dans la Province de la Mongala connait une forte dynamique. Les pertes s'observent autant à l'échelle provinciale qu'à l'échelle territoriale : la couverture forestière est passée, entre 2010 et 2022, de 5 186 851 ha à 4 275 745 ha, enregistrant une perte de 911 106 ha de forêt. Dans les territoires de la Province de la Mongala, en 2010, la couverture forestière était respectivement de 1 457 816 ha, 1 410 443 ha et 2 318 593 ha pour Lisala, Bumba et Bongandanga. En 2022, la couverture forestière est passée à 962 147.80 ha pour le territoire de Bumba, 1 210 661,53 ha pour Lisala et 2 102 935.67 ha pour Bongandanga. Les pertes de couverture forestière sont respectivement de 247 154.47.

En définitive on peut noter que les tourbières de la Province de la Mongala sont actuellement peu touchées par la déforestation et la dégradation forestière. Cela s'explique par le fait que certaines forêts sont localisées dans des zones hydromorphes relativement difficiles d'accès. Ce qui explique la même réalité que le bassin de la rivière Itimbiri., Balkis Chaabane , 2023  dans son étude sur apport de la matrice de confusion dans l'évaluation du changement du paysage et de l'occupation du sol : cas de la zone du grand sfax tunisie, avec l'approche méthodologique adoptée est basée sur le traitement des images satellites. Trois images satellitaires Landsat, téléchargées du site USGS provenant respectivement des capteurs L5 MSS/TM, L7 ETM+ et L8 OLI/TIRS et datant de 1990, 2003 et 2015, ont été utilisées et traitées par la classification supervisée pour la production des cartes multi-dates illustrant la dynamique spatio-temporelle. Huit classes ont été définies : l'urbain, les champs d'olivier, les jardins, les parcelles irriguées, les marais saumâtres saisonniers (sebkha), les salines et le phosphogypse. L'analyse des résultats indiquent une croissance des superficies bâties de 18% et une régression de 20 % de terres agricoles entre 1900 et 2015. Pour chaque année étudiée, une matrice de confusion a été conçue afin d'évaluer la classification. L'indice de succès global `SG', de 1990 à 2015, il augmente de 78% à 96%, cela est peut-être expliqué par l'amélioration de la qualité de l'image satellitaire liée à l'évolution des capteurs Landsat. La précision des classifications se jugent bonne et acceptable. Elle a été évaluée quantitativement à l'aide des indices de kappa qui sont >0,7 à travers la matrice de confusion.

Ø La distribution spatiale des espèces collectées dans les tourbières, la classe des arbres à dhp = 10 cm occupent un grand espace dans les tourbières de Wasalaka que nous pouvons dire qu'il ya une bonne régénération les tourbières de Wasalaka, Par rapport à la répartition des spatiales des espèces inventoriées, la classe des arbres à dhp = 10 cm occupent un grand espace dans les tourbières de Wasalaka, ces résultats s'oppose à ceux trouvé par PIREDD_MO dans son étude en 2023, l'Ofscaf a mené une étude sur les tourbières pour le projet PIREDD MONGALA / RDC en vue d'analyser la faisabilité pour Enabel et ses partenaires de promouvoir les valeurs sociales, économiques et environnementales des tourbières avec un accent particulier sur la possibilité de développer la riziculture de bas-fond/irriguée sans dégrader ou impacter défavorablement la capacité des tourbières à stocker le carbone. » et localiser la présence de tourbes dans les zones inondées et marécageuses de la zone d'étude ;caractériser l'état actuel des tourbières : épaisseur de la couche de tourbe, densité (concentration en carbone) et état de dégradation éventuel des zones de tourbières ; en fin décrire les pratiques anthropiques actuelles sur ces tourbières, leurs dynamiques, les risques qu'elles génèrent et les alternatives possibles, la flore est à dominance Poaceae,Arecaceae (Elaeis guinensis) et Hypericaceae (Harungana madacascariensisL'analyse 43 Rapport final de l'étude sur les tourbières dans la Province de la Mongala pour le projet PIREDD_MO des données d'inventaire a permis d'identifier 29 espèces réparties en 18 familles. Les espèces identifiées ont divers types morphologiques des herbes (19 espèces), des arbustes (4 espèces), des arbres moyens (3 espèces), des arbres (2 espèces) ou des arbustes lianescent (1 espèce). Les familles les mieux représentées dans le transect 1 sont les Poaceae (6 espèces), Asteraceae (4 espèces), Melastomataceae (3 espèces), Euphorbiaceae (2 espèces) et Fabaceae (2 espèces), du point de vue diamètres. Cette situation s'explique par l'effet que l'échantillon prélevé par PIREDD_MO dans le territoire de Bumba le même territoire que notre recherche à une différence des groupements, lui à prélever dans le groupement Molua , groupement incorporé dans la ville de Bumba par contre nous avons été dans le groupement Wasalaka à 40Km de la ville de Bumba.