Memoire Online - Modélisation des crues de juillet et aoà»t 2012 dans le bassin versant du Logone, extrême-nord Cameroun

MODELISATION DES CRUES DE JUILLET ET AOÛT
2012 DANS LE BASSIN VERSANT DU LOGONE,
EXTRÊME NORD, CAMEROUN

Rapport de fin d'étude présenté en vue de l'obtention du Diplôme d'Ingénieur
des Travaux en Météorologie, Climatologie, Hydrologie et Pédologie
Option Hydrologie

Au terme de ce travail, il m'est agréable de remercier certaines personnes qui d'une manière ou

d'une autre ont participés à l'accomplissement de ce travail. Mes remerciements vont à l'endroit

> Dr BON André Firmin, qui n'a ménagé aucun effort pour l'accomplissement de ce travail :

> Mr MOHAMMED BILA pour son instinct de père. C'est grâce à vous que j'ai obtenus mon

stage à la CBLT. Vous m'avez ouvert l'esprit dans une autre branche de l'hydrologie qui est la

> Pr AOUDOU DOUA Sylvain, pour ses encouragements, ses orientations et ses conseils dans

> Mr HASSANE TAHIROU AMADOU (expert en télédétection et SIG CBLT) pour sa

> Dr BINELI Etienne pour son encadrement durant les 3 années de ma formation. Une fois de

> Dr FITA Elisabeth pour son attention, sa disponibilité et son écoute. Merci Mme pour la

> Mes Enseignants de polytechnique de Maroua pour leurs disponibilités pour un enseignement

> Mon ami de tous les jours TALLA FOGANG pour sa disponibilité et ses conseils ;

GIZ : Deutsche Gesellschaff für internationale Zusammenarbeit GLCC : global land Cover

GRDC : Centre Mondiale des données de ruissellement HM : Modèle Hydrologique

HUR : Unité de Réponse Hydrologique km² : kilomètre carré m3 : mètre cube

MNE : Modèle Numérique d'Elévation NSE : Efficacité du modèle Nash-Sutcliffe

OMM : Organisation Météorologique Mondiale PET : Evapotranspiration potentielle

RCHRG_DP : Coefficient de recharge de l'aquifère profond RMSE : Erreur quadratique moyenne

UNESCO : Organisation des Nations Unies pour l'Education, la Science et la Culture. USGS : United States Geological Survey

Figure 2: Aperçu schématique des processus hydrologiques simulés dans SWAT 18

Figure 31: Modèle Répartition des précipitations dans le bassin du Logone 42

Figure 33: Précipitations de 2012 dans le bassin versant du Mayo Tsanaga 43

Figure 35: Recharge par la nappe du bassin de la Pendé: année hydrologique 2011-2012 44

Figure 36: Recharge par la nappe du bassin de la M'Béré sur 30 années hydrologiques 44

Figure 38: Percolation du bassin de Tandjilé sur 30 années hydrologiques 45

Figure 39: percolation dans le bassin du Logone occidental sur 30 années hydrologique 45

Figure 40: Histogramme des précipitations 2008 et 2012 dans le bassin versant du Logone 46

Figure 44: Les limites du bassin versant du Logone à l' extrême-nord du Cameroun 53

Figure 45: Délimitation du bassin versant du Logone dans les communes de Kousséri et Logone

Tableau 7: Récapitulatif de la matrice de corrélation entre les paramètres des sous bassins 48

RESUME

Les inondations de 2012 dans la région de l'Extrême-Nord ont créés de nombreux dégâts tant matériels qu'humain dont les causes exactes restent toujours mitigées. Alors que la collecte des données hydrologiques et météorologiques reste encore un problème à nos jours, La modélisation des crues de juillet et Août dans le bassin versant du Logone est privilégié pour avoir les causes exactes de ces inondations. La méthode adoptée est la modélisation des caractéristiques physiques du bassin versant et la reproduction des données historiques intervenants dans la recharge des cours d'eau. L'étude statistique des données permet de déterminer le ou les paramètres ayant causés ces inondations. Les résultats montrent que les données de 2012 des paramètres (pluies, débits, évapotranspiration, percolation, ruissellement, recharge par la nappe), sont identiques à celles de 2008 (une année sans inondation) excepté celles du bassin versant du Mayo Tsanaga. Les caractéristiques physiques du bassin versant du Logone englobent seulement une petite surface de la zone victime des inondations de 2012. Ces informations donnent une vision plus large dans la recherches des causes exactes des inondations de juillet et Août 2012 à l'extrême Nord du Cameroun qui seraient causer par les paramètres hydrologiques et météorologiques du bassin versant de EL-BEID, un bassin frontalier du bassin versant du Logone.

Mots clés : crues, bassin versant, modélisation hydrologique, analyse statistique, inondations, Extrême-Nord, Cameroun

ABSTRACT

The collection of hydrological and meteorological data remains today a major problem in sub-Saharan Africa. The reconstruction of the data is not always obvious to accurately describe hydrological risks that arise in these areas. The floods of 2012 in the Far North region have created a lot of damage as a human materials whose exact causes remain mixed. The modeling of floods in July and August in the watershed of the Logone is privileged to have the sketches of the exact causes of these floods. The method adopted is the acquisition of the physical characteristics of the watershed and restoration of historical data parameters involved in recharging rivers by the hydrological modeling using the pool, then the statistical study of its parameters in order to determine the parameter that caused the floods. The results show that the data from 2012 parameters (rainfall, flow, evapotranspiration, seepage, runoff, recharge the water table), are identical to those of 2008 (a year without flooding). Also, the physical characteristics of the Logone basin only cover a small surface area of the victim of the 2012 flood This information gives a broader view of research into the exact causes of the floods in July and August 2012 in the far north of Cameroon that would cause by hydrological and meteorological parameters watershed EL-BEID, a frontier basin Logone catchment.

Keywords: Flooding, watershed, hydrological modeling, statistical analysis, flood, Far North, Cameroon

INTRODUCTION

Les risques hydrologiques comprenant l'inondation et l'étiage, sont facile à exprimer statistiquement et en terme de bilan (Giret, 2004). Ces risques causes de nombreux impacts socio-culturels, économiques et politiques dans divers régions du monde notamment en Afrique sub-saharienne. Dans la zone centrale de l'Afrique, les populations, la biodiversité animale et végétale font face à la problématique relative à la gestion de la ressource en eau. Cette problématique est le plus souvent liée à des variations des paramètres météorologiques, l'instabilité de la couverture végétale, et du sol.

Aujourd'hui, la prévision opérationnelle des risques par les simples collectes des paramètres hydrométriques n'est plus précise. L'on doit tenir compte de la qualité du sol et du couvert végétal. En effet la modélisation du comportement hydrologique est incontournable dès lors que l'on s'intéresse à la problématique relative à la gestion des ressources en eau, à l'aménagement du territoire, ou à l'une des différentes facettes du risque hydrologique comme les inondations (Wotling, 2000).

Le thème intitulé modélisation des crues de juillet et Août 2012 dans le bassin versant du Logone extrême-nord, Cameroun vise à ressortir l'historique des paramètres hydrologiques et météorologiques de ce bassin versant et analyser les conditions météorologiques et hydrologiques qui ont causé ce risque à fin d'améliorer la prévision.

Le bassin versant du Logone est une zone où la topographie est mixte. Elle est constituée des plaines en aval (extrême nord du Cameroun, sud et sud-ouest du Tchad) et des plateaux en amont (région de l'Adamaoua du Cameroun et le nord-ouest de la RCA). Cette topographie est sujette à des inondations récurrentes dans sa partie aval. Les inondations de 2012 dans l'extrême nord du Cameroun étaient exceptionnelles causant des impacts sociaux (morts déplacés), économique (destructions des plantations de mils, cotons) et politiques (déplacement du président de la république du Cameroun). A cet effet, un programme d'urgence de lutte contre des inondations (Pulci) à vue le jour.

La modélisation des crues de juillet et Août 2012, dans la partie aval du Logone suscite plusieurs enjeux dans les prévisions des inondations :

> La réduction de la vulnérabilité du bassin versant du Logone : mieux le connaitre pour limiter les dégâts ;

> Un bassin versant plus naturel par la préservation du fonctionnement des zones naturelles et une autre forme d'aménagement pour limiter l'ampleur des crues ;

Le réseau hydrographique de la zone sub-saharienne fait face à d'énormes problèmes dans les collectes des données hydrologiques. Ce qui rend difficile la résolution du problème lié à l'eau comme les crues de 2012 qui font l'objet de cette étude. En effet, comment pouvons-nous

comprendre les causes des inondations de 2012 dans la partie aval du bassin versant du Logone ? Autrement dit existe-t-elle une technique permettant de reconstituer les paramètres météorologiques et hydrologiques du bassin versant du Logone pour mieux comprendre les causes des inondations de 2012 ? Pour répondre à cette question nous nous fixons des objectifs.

L'objectif principal de l'étude est de modéliser les caractéristiques physiques du bassin et la reconstitution ces données historiques.

? Fournir les estimations des paramètres hydrologiques manquants sur une période de 30 ans (1984-2013).

? Faire une étude comparative des paramètres entre une année de crue sans inondations et l'année 2012 ;

L'hypothèse dégagé à l'issus de cette étude est qu'il existe au moins un paramètre hydrologique et/ou météorologique ayant causé les inondations de 2012 dans la partie aval du bassin versant du Logone à identifier.

Ce présent rapport de fin d'étude d'ingénieure des travaux en Météorologie, Climatologie, Hydrologie et Pédologie, est divisé en trois chapitres. Le premier chapitre présente le cadre général de la zone d'étude. Ce chapitre décrit entièrement le bassin versant du Logone. Au chapitre 2, le matériel et la méthode adoptée pour cette étude. Enfin l'analyse, interprétation et discutions des résultats au chapitre 3.

CHAPITRE I : CADRE GENERAL DE L'ETUDE

Ce chapitre intitulé cadre général de l'étude est subdivisé en trois parties. La première partie est une brève présentation de la CBLT (commission du bassin du lac Tchad), structure d'accueil. La deuxième partie est la présentation de la zone d'étude, le bassin versant du Logone et en fin la troisième partie, la définition des concepts.

I.1 PRESENTATION GENERARAL DE LA CBLT

La commission du bassin du lac Tchad est créée le 22 mai 1964 par la convention de fort-Lamy (actuel N'Djamena) dont les pères fondateurs, Ahmadou Ahidjo (Cameroun), N'garta Tombalbaye (Tchad), Hamani Diori (Niger) et Tafawa Balewa (Nigeria). En ce jour, la superficie du bassin conventionnel est de 970.000 km², avec une population de 30 millions d'habitants environ. Le lac Tchad troisième plus grand lac mondial en eau douce, avait une superficie à la création de la CBLT de 25000 km², a une superficie actuelle de 2000 km² (2010). Il offre plusieurs opportunités de Pêche artisanale, agriculture irriguée à travers ses affluents Logone Chari.

I.1.1 ORGANIGRAMME

Le Cabinet du Secrétaire Exécutif avec des services rattachés à savoir : l'Observatoire du

Bassin, le Contrôle Financier, le Conseil Juridique, la Direction des Services Généraux de

Communication et du Protocole, la Direction de l'Intégration Régionale, de la Coopération et

Les Directions générales, sous l'autorité du Secrétaire Exécutif à savoir :

? La Direction générale des Opérations composée des Départements suivants : i) Planification,

Suivi et Evaluation des Projets, ii) Ressources en Eau et Environnement, iii) Renforcement des

? La Direction générale de l'Administration et des Finances avec deux Départements : i) Finances

I.1.2 VISION DE LA CBLT

La vision de développement de la CBLT se décline en trois axes majeurs dans un document titré Vison 2025 :

? La région du Lac Tchad aimerait voir d'ici l'an 2025 le Lac Tchad - héritage commun - et d'autre zone humides conservées durablement pour assurer la sécurité économique des ressources de l'écosystème d'eau douce, une biodiversité et des ressources aquatiques durables et dont l'utilisation doit être équitable pour satisfaire les besoins de la population du bassin et ainsi réduire le niveau de pauvreté.

? Une région du Lac Tchad où les autorités nationales et régionales acceptent des responsabilités pour la conservation de l'eau douce de l'écosystème et de la biodiversité et pour une gestion intégrée et judicieuse du bassin fluvial en vue de réaliser un développement durable.

? Une région du lac Tchad où chaque pays membre a un accès équitable à des ressources en eau saine et suffisante pour satisfaire ses besoins et ses droits et conserver ses ressources en eau douce, son écosystème et sa biodiversité.

Cette Vision sous-tend toutes les actions de développement à l'horizon 2025 engagées en coopération avec les Partenaires au Développement dont le cadre stratégique est le Plan d'Action stratégique (PAS) adopté en 2008.

I.2 PRESENTATION DE LA ZONE D'ETUDE

La présentation de la zone d'étude est constituée des limites géographiques, du relief, le climat, la végétation et les cultures pratiquées dans cette zone.

I.2.1 LIMITES GEOGRAPHIQUES

Le bassin versant du Logone (figure 1) s'étend du 6⁰30^' à 12⁰N et de13^o26 au 16^o57 Est pour une superficie de 80.000 km² environs. Le bassin versant du Logone est limité au nord par le lac tchad, au sud-ouest par le bassin de la Sanaga, au sud-est par le bassin du Congo, à l'est par le bassin du Chari et à l'ouest par le bassin du Niger (Alainaye, 1987).

Le Logone, fleuve transfrontalier, est le cours d'eau principal de ce bassin versant. Il constitue avec le Chari, un des deux principaux tributaires du lac Tchad. Ayant ses sources dans le massif de l'ADAMAOUA, dans une région où la pluviosité est forte, le Logone grâce à son abondance,

contribue, pour une large part, à l'alimentation de ce lac. Le bassin du Logone est en superficie très inférieur à celui du Chari, mais grâce à une situation privilégiée, il reçoit des apports du même ordre que ceux de ce grand fleuve. En effet toute la partie Nord-Est du bassin versant du Chari a un régime subdésertique et reçoit les apports extrêmement réduits. Les caractéristiques climatiques divisent le bassin versant du Logone en deux parties : le bassin du Haut-Logone et les plaines du Logone inférieur.

I.2.2 RELIEF ET HYDROGRAPHIE DU HAUT-LOGONE

Les branches mères du Logone descendent soit du plateau de l'Adamaoua au Sud-Ouest (Vina et Mbéré) soit du plateau occidental de l'Oubangui au Sud-Est (Pendé Lim). Une partie importante du bassin versant s'étend sur ces deux plateaux d'aspect légèrement différent. L'Adamaoua qui culmine à la cote 1.700 à Gaulioua est un plateau mollement ondulé, à la cote moyenne 1200, coupé par des cratères volcaniques et des arêtes granitiques déchiquetées. Ce plateau présente un rebord abrupt tourné vers la plaine du Tchad. Le plateau occidental de l'Oubangui, dont l'altitude moyenne varie entre 1000 et 1.100 m, est plus souvent constitué de mamelons que de véritables massifs. Il descend par paliers successifs jusqu'à la plaine du Tchad .Le réseau hydrographique est dense sur ses plateaux particulièrement imperméables.

Vers le nord de ces deux plateaux, on rencontre un terrain de pente modérée comportant en leurs voisinages des contreforts montagneux, puis des massifs isolés (M'Basoï, Baibokoum, mont de Bokoré, mont de N'Gana etc...) que les rivières traversent par des séries de rapides ou de cascades. Enfin, à partir d'une ligne Baibokoum-Bégouladgé, les derniers massifs ont disparu, Logone, Pendé traversent une pénéplaine vers la cote 4 à 500 m en pente douce vers la plaine du Tchad proprement dite qui commence vers la ligne Moundou-Doba

I.2.3 RELIEF ET HYDROGRAPHIE DU LOGONE INFERIEUR

En aval du confluent Logone-Pendé, le système hydrographie est du fait que le lit principal du Logone coule généralement à une altitude supérieure à celle de la plaine qui l'entoure, donnant naissance à des courants diffluents qui retournent en partie au bras principal.

? Entre Ham et Djoumane, à rivière Bissim qui alimente le le Ba-Illi après leur passage sur Bongor,

? Sur la rive droite, le bassin versant du Logone est donc limité jusqu'à Logone-Gana à la rive droite du lit principal et en aval du Logone-Gana, il augmente de toute la surface du bassin versant du Ba-Illi Nord.

? Sur la rive gauche jusqu'à ERE, le Logone reçoit les apports de Tandjilé et du bassin versant compris entre Logone et Tandjilé.

Au Nord d'ERE jusqu'à YAGOUA le bassin versant du Logone se limite sur le lit majeur du Logone. Les pertes par déversement étant perdues définitivement au profit du mayo Kebbi. Au Nord de YAGOUA sur 120 km, le bassin se limite au lit majeur ; les déversements se réunissent

dans la Logomatia qui rejoint le Logone un peu en amont de Logone-Gana. A partir de ce confluent, le bassin s'accroit jusqu'à Maroua et Mora (bassin du mayo Tsanaga).

I.2.4 CLIMAT DU BASSIN VERSANT DU LOGONE

? La zone soudano-guinéen qui constitue le Logone supérieur. Ici les précipitations annuelles varient de 1.200mm à 900mm. La saison de pluie dure 6 à 7 mois donc de Mai à Novembre alors que la saison sèche dure 5 à 6 mois, Novembre Avril.

? La zone sahélo-soudanienne qui couvre tout le Logone inférieur. Les précipitations annuelles ici sont peu abondantes. Elles varient de 900 mm à 500mm. La saison sèche varie de 7 à 8 mois, d'octobre à avril-mai alors que la saison de pluie dure seulement 4 à 5 mois, Mai-Septembre.

Les variations climatiques sont commandées par les déplacements, au cours de l'année, de deux masses d'air: l'air continental du Nord-Est qui donne naissance au harmattan, et l'air humide du Sud-Ouest dont l'avancée détermine la saison des pluies. Le harmattan, vent sec, souffle d'Octobre à Avril dans la partie Nord du territoire. Venant des régions désertiques, il transporte de fines particules (sable, limon...) qui forment des brumes sèches. Celles-ci sont à l'origine d'une sédimentation éolienne très fine qui se manifeste dans toute la zone climatique. Nous donnons, ci-après, pour les divers climats, les données numériques concernant: la température prise sous abri, la température au sol et dans le sol à différentes profondeurs, le degré hygrométrique, la pluviométrie et l'évaporation.

I.2.5 VEGETATION

La couverture végétale varie progressivement du sud au nord du bassin versant. Le sud correspond à la savane boisée assez dense, avec des arbres de hauteur moyenne, alors que le nord, et en particulier le nord-est correspond à la savane classique avec quelques îlots de savane boisé.

A l'extrême sud du bassin, et en particulier dans le bassin du N'GOU, les cordons d'arbres situés de part et d'autre des cours d'eau prennent une plus grande importance en même temps que l'on voit apparaitre certaines essences plus méridionales dans ces cordons forestiers. Il s'agit de petites galeries. Les versants sud de l'Adamaoua sont couverts de galeries forestiers classiques à une centaine de kilomètres au sud-ouest de la vallée du N'Gou. Alors que les hauts bassins de la M'BERE, de la LIM et de la PENDE sont recouverts par la savane boisée dense,

le haut bassin de la VINA, par contre, est recouvert en grande partie par la prairie des hauts plateaux.

La savane boisée s'étend assez loin vers le Nord, sur la rive gauche du Logone. Dans l'ensemble, cette couverture végétale est assez serrée et il en résulte une certaine limitation des débits de crues et, par voie de conséquence, une augmentation du déficit d'écoulement. On doit probablement à cette forte densité de la couverture végétale, une faible augmentation des débits d'étiage.

I.2.6 SOLS DU BASSIN VERSANT DU LOGONE

Il existe dans le bassin versant du Logone onze grands types de sols qui se répartissent dans quatre groupes principaux et se sont formés, pour la plupart, sur les différentes séries du sédimentaire. Le groupe des sols hydromorphes est le mieux représenté dans les bassins du Logone. La nappe phréatique, l'inondation, les pluies ont une importance capitale dans le Logone inférieur où la topographie est peu accentuée. Certains sols sont inondés par les fleuves pendant plusieurs mois de l'année; d'autres, en terrains exondés, subissent des phénomènes d'engorgements importants en saison des pluies. Ces sols présentent :

? Un niveau beige ou jaunâtre tacheté, ocre ou rouille (parfois des concrétions ferrugineuses) dans les types sableux à argilo-sableux;

? horizon de GIey en profondeur dans les types argileux où des phénomènes de calcification se produisent: amas ou nodules calcaires;

? un horizon superficiel riche en matière organique dans le cas de sols soumis à une submersion prolongée (dépressions inondées de façon semi-permanente ou permanente).

Dans la partie Sud, plus tourmentée, il existe une dualité entre les sols hydromorphes et les sols ferrugineux tropicaux. Les premiers sont souvent, alors, une variante des seconds à la suite d'engorgement par action de la nappe ou de fortes pluies, parfois d'une inondation temporaire. Le groupe des sols ferrugineux tropicaux est particulièrement bien représenté dans le Sud de la cuvette tchadienne (Région de Laï, Guidari, Kélo, Moundou, Gounou-Gaya, Pala, Yagoua, pourtour des Monts Mandara...). Les sols ferrugineux tropicaux sont marqués par une individualisation du fer qui s'observe sous forme de taches ou de concrétions ferrugineuses. Si les concrétions ont pu donner, dans des paléosols, des cuirasses, l'évolution actuelle ne dépasse pas celle d'un léger graillonnements. Cette individualisation du fer peut être accompagnée d'un lessivage de l'argile et des bases.

Le groupe des sols halomorphes occupe une grande place dans la cuvette tchadienne

Et s'observe de plus en plus abondamment en remontant du Sud vers le Nord, à mesure que S'accentue l'aridité des conditions climatiques. Il prend une grande extension dans les oasis au voisinage du Lac.

Les sols salins sont le plus souvent des variantes des différents sols hydromorphes.

La nappe proche de la surface du sol, la présence d'eau stagnante liée à des phénomènes Climatiques (évaporation intense) ou humains (défrichement) ont pour conséquences des remontées importantes des solutions du sol. S'il s'établit un équilibre dans les savanes boisées où l'évaporation est moindre, le déboisement en vue de cultures soumet ces surfaces, alors dénudées pendant la saison sèche, à de fortes insolations qui créent la rupture d'équilibre. Ceci se traduit par l'apparition de sols à alcalis (fixation du Na sur le complexe) ou de sols salés (sels solubles en quantités importantes).

I.2.7 DEMOGRAPHIE DU BASSIN VERSANT DU LOGONE

Les populations qui occupent cette partie de la zone d'étude, sont de races diverses, très localisées à l'intérieur de périmètres plus ou moins étendus. Si des zones très peuplées existent (bordure des Lacs de Fianga-Tikem, régions de Maroua, Mora, Kaélé, Massifs des Monts Mandara, régions de Bongor et kousséri...) où la densité au km2 dépasse 30 à 50 habitants, de vastes espaces sont vierges principalement dans les plaines d'inondation du Logone où la population se réfugie sur les rares buttes à l'abri de l'inondation. D'autres parties, par contre, exondées dans le Sud, sont peu peuplées pour des raisons différentes :

? par manque d'eau dans la région des Koros, au Nord de Doba ou dans celle de Torok, à l'Est de Kaélé... ;

? par suite de maladie (onchocercose) mais aussi de la médiocrité des sols (sols squelettiques peu profonds avec éboulis nombreux) : triangle Léré-Fianga-Pala.

Le Sud de la cuvette (région de Moundou, Doba, Koumra) est occupé par des Saras dont L'extension se limite à celle des sables de la série ancienne. Les plaines d'inondation, sur la rive droite du Logone, entre Bongor et Laï, ont des populations de Jtassas, Kabalayes, N gabris qui se tiennent sur les moindres élévations du bourrelet du Logone ou les alignements sableux exondés de l'intérieur des terres. Dans ces parties, la concentration de population est élevée tandis que les dépressions, submergées, sont incultes et peu peuplées. Entre Bongor et N'Ndjaména, les populations sont: celles de JJassas et de Jlousgoums près de Bongor ainsi que plus au Nord sur les rares buttes dans l'intérieur des plaines d'inondation, de Koiokos sur la rive du fleuve, d'Arabes, de Fulbés nomadisants dans les grandes dépressions en saison sèche.

Sur la rive gauche du Logone, les populations sont celles de « Nanichéré » à l'Est de Kélo, de Bananas, de 1\lousseys dans la zone de capture, de Toubouris sur la bordure des lacs de FiangaTikem. La population, relativement dense ici, dépasse 50 habitants au km2 tandis que dans la zone de capture, les parties les plus peuplées se limitent à la rive du fleuve et aux alignements sableux situés de part et d'autre de la dépression Lac I3oro-Loka.

Parmi les différentes races habitants cette partie du territoire du Cameroun, celle des Fulbé est la mieux représentée dans les trois sous-préfectures de Maroua (Yagoua, Kaélé, Maroua) et dans la sous-préfecture de Mora, rattaché à la préfecture du Margui-Wandala.

Les densités de population sont assez élevées à l'échelle africaine puisqu'elles atteignent

Parfois plus de 30 habitants au km2 (Maroua 32, Yagoua 30, Mora 29). Le pourtour des centres de Maroua et de Mora est particulièrement peuplé. La zone d'extension des populations fulbés correspond à celle des bassins des grands mayo et la limite Nord et Est suit approximativement le tracé du cordon sableux Yagoua-Limani. La population se concentre sur les bourrelets des mayo cultivant principalement les dépressions argileuses situées en contrebas. Les grands ensembles de sable ancien (Série de Kélo, à l'Est de Mindif, au Sud de Bogo...) sont peu peuplés en raison de la médiocrité de leurs sols et d'une nappe phréatique profonde. La région de Kalfou-Molvoudaye-Yagoua, moins riche car aussi très sableuse, offre cependant des terres intéressantes (indentations argileuses orientées entre les alignements sableux, couloir du mayo Bourlouk-Danaye).

La bordure du Logone est habitée par des populations Mousgoums jusqu'à Pouss. Plus au Nord, dans le yaéré où le peuplement est peu dense, souvent limité à quelques individus isolés qui vivent sur des buttes exondées, apparaissent les Massas, les Kotokos.

Les bourrelets du Logone, de la Logomatia, la zone d'Hinalé plus au Nord, la région de

Zymado, de Logone-Birni, de Kalkoussam, de Mildi sont des centres importants sur la bordur Est du Yaéré. La population y est variable à dominance de Kolokos mêlés de Mousgoums et de Massas tandis que les Arabes font leur apparition au Sud de Fort-Foureau dans la région de Mildi. La bordure Ouest du Yaéré a une population de Bornouans. Au Nord et à l'Ouest de Fort-Foureau, dominance des Kolokos près du fleuve et dans leschefs-lieux de canton. Ailleurs les villages sont souvent ceux d'Arabes semi-nomades et de Bornouans, le long de la frontière de la Nigéria.

I.2.8 CULTURES VIVRIERES

> Les populations Saras qui occupent principalement les ensembles de sable ancien, cultivent diverses variétés plus ou moins hâtives de mil rouge, de mil blanc, de petit mil ainsi que l'arachide, le poids de terre, le manioc introduit assez récemment et le coton.

> Les populations Massas habitant les buttes exondées des grandes zones d'inondation ont une préférence marquée pour les mils rouges et ne cultivent que rarement les mils blancs. Souvent réfugiés sur des buttes exiguës, ils vivent là médiocrement des produits de la culture (mil rouge, riz), de la cueillette (graines de diverses graminées sauvages) et de la pêche.

> Les populations Kabalayes, Ngabris en plus des mils rouges, mils blancs semés sur les buttes exondées, du riz... cultivent abondamment le mil tardif repiqué après le retrait des eaux ou à la fin de la saison des pluies dans les terres lourdes, très nombreuses autour de Deressia. Tchaguen, Ngam...

> L'agriculture des populations fulbés est relativement évoluée et diverse. Leur politique alimentaire est axée sur la culture du mil blanc tardif. D'autres mils sont aussi cultivés mais les mils rouges ne semblent pas, par contre, bénéficier de la même faveur. La population fulbée joint à ces diverses activités l'élevage.

> La population Kotoko possède les postes de commandement des différents cantons de la préfecture du Logone et Chari et de celle du Chari-Baguirmi : cantons de Ngamé, Zina, Lahai, Ngodéni, Logone-Birni, Afadé, Goulfei, Makary, Mandélia. Toute la partie camerounaise est sous l'autorité du Sultan basé à Logone-Birni. C'est originellement une population de pêcheurs installée sur la bordure des fleuves, des défluents et dans l'intérieur du Yaéré sur les buttes. Elle pratique les différentes cultures de mils avec une préférence marquée pour les mils blancs et se livre à la culture du riz conjointement avec les Mousgoums ou les Massas sur la bordure du Logone.

> La population arabe suit une politique pastorale et possède, comme les Fulbés, un bétail important qui transhume vers les yaérés ou la bordure du Lac Tchad, en saison sèche. Elle cultive également les différentes variétés de mils principalement le mil tardif repiqué. cette population ajoute à ces cultures sur la bordure Sud: haricot, maïs, petit mil ainsi que concombre, tomate, courge, piment... . Elles sont susceptibles d'être inondées lors de la crue, suivant l'importance de celle-ci. L'indigène plante sur la bordure des eaux et les champs suivent la décrue (dépressions de Guirbé, Karal, Nord d'Alkouk, entre Tourba et Kouloudia). Les multiples dépressions non inondées sont cultivées toute l'année. Il faut des crues exceptionnelles comme celles de 1954-1955-1956... pour qu'elles soient à nouveau envahies par les eaux du Lac. La culture s'y fait en irrigation pendant la saison sèche. A Karal, l'ordre des cultures était

le suivant pour un même champ en une année: haricot et melon au retrait des eaux petit mil « Lidji », maïs en saison des pluies. Les populations Kouris et Kanembous ont des cultures diverses identiques à celles des Arabes sur les rivages Est et Nord du Lac. S'il n'est plus cultivé ici de mil tardif repiqué, dès le Nord de Kouloudia, la culture du blé prend une grande extension (ouadis de Laurom, Bessam, Bilidoua... N'Gouri, Ndiguidada... Bol, Tchingam...). Celle du maïs est également très développée.

I.3 DEFINITOINS

? L'hydrologie est une science qui traite les eaux que l'on trouve à la surface de la terre, ainsi qu'au-dessus et au-dessous, de leurs formations, de leurs circulations et de leurs distributions dans le temps et dans l'espace, de leurs propriétés biologiques, physiques et chimiques et leurs interactions avec leurs environnements y compris avec les êtres vivants (OMM, 2001)

? La modélisation est une opération par laquelle on établit le modèle d'un système complexe, afin d'étudier plus commodément et de mesurer les effets sur le système de variation de tel ou tel de ses éléments composants (Pamard, 1974).

Le concept de modèle (Clarke, 1973), apparu dans les années cinquante, a permis de disposer d'un outil opérationnel grâce à une représentation de la réalité permettant de restituer au mieux le comportement des bassins. Les premiers modèles datent des années 70 (Moigne, 1977), (Musy, 1998). Un modèle y est défini comme une « représentation schématique d'un phénomène physique pour mieux étudier ou analyser l'influence qu'il exerce ». Dans le contexte hydrologique, il consiste à décrire les différentes phases du cycle de l'eau soit dans sa totalité soit juste en partie.

Un modèle hydrologique n'est qu'une simplification d'un système complexe (Payraudau, 2002). A chaque stade de modélisation, les approximations sont réalisées : perception du phénomène, formation en un cadre conceptuel, traduction en un langage et programmation (Amboise, 1999).

Plusieurs auteurs ont proposé une classification des modèles hydrologiques (Singh, 1995 ; Amboise, 1999). Refsgaard et Storm par exemple classe les modèles hydrologiques en trois catégories à savoir : les modèles empiriques, les modèles conceptuels et les modèles distribués à base physique. D'après Chocat, 1997, les modèles hydrologiques sont classés par types d'utilisation (modèle cognitifs, modèle prévisionnels, modèle décisionnels et modèle normatifs) et par type d'approche (physique/ analogique/ symbolique, axiomatique/ heuristique,

déterministe/ probabiliste (stochastique), microscopique (réductionniste)/ macroscopique (holistique, conceptuelle), empirique/ théorique et spéculative/ pragmatique).

Selon la figure, un modèle est caractérisé par 5 éléments constitutifs : la géométrie du système (bassin versant) ; les entrées dans le système, les lois de formalisation des processus, l'état initial et les conditions aux limites du système et enfin les sorties. Singh (1995) propose trois critères pour classer les modèles hydrologiques qui sont : la description, l'échelle spatio-temporelle et la méthode utilisée pour résoudre les équations.

> Les crues : Il existe de nombreuses définitions des crues issues de diverses sources nationales et internationales. Pour les raisons de cohérence, il est conseillé d'utiliser le Glossaire international d'hydrologie de l'Organisation Météorologie Mondiale (OMM)/UNESCO (OMM N 385, 1992) dans lequel les définitions des termes sont données dans plusieurs langues (OMM, 2001).

	Bassin versant

Entré	(Processus et caractéristiques)	Sortie

	Etat initial et conditions aux limites

Selon le glossaire, le terme « crue » est une montée, en général brève, du niveau d'un cours

Figure Compsants dun modèl^ed'eau jusqu'à un maximum dont il redescend plus lentement. C'est aussi l'écoulement

Figure Composants d'un ^modèleL'inondation, dans le sens des effets d'une crue, à distinguer de la crue à proprement parler, est

définie comme une submersion par l'eau débordant du lit normal d'un cours d'eau ou d'autres surfaces d'eau , ou accumulation d'eau provenant de drainages, sur des zones qui ne sont pas normalement submergées (OMM, 2001).

> Crue éclair : ce sont des crues qui sont fréquemment associées à de violents orages de convection d'une courte durée s'abattant sur une superficie réduite. Elles sont plus communes dans les régions montagneuses fréquemment sujette à de forts orages.

> Crues fluviales : encore appelées inondations fluviale, sont des crues que l'on rencontre dans les vallées fluviales. Elles se produisent principalement dans les plaines inondables et les zones de débordement dès l'instant où le débit devient supérieur à la capacité du lit du cours d'eau et que les flots débordent des berges naturelles ou des digues artificielles (OMM, 2011).

> Crue simple : il s'agit du type d'inondation le plus répandu, lors duquel de fortes pluies s'abattent durant plusieurs heures voire plusieurs jours sur un bassin versant et provoquent de graves crues. Généralement ces fortes pluies sont associées à des perturbations cycloniques, des dépressions et des orages de latitude moyenne, avec des systèmes frontaux d'échelle synoptique très marqués (OMM, 2011).

> Crues multiples : celles-ci résultent de fortes précipitations dues à une succession rapide de perturbations météorologiques (OMM, 2011).

> Crues saisonnières : il s'agit des crues qui se produisent avec une régularité générale en raison de fortes précipitations saisonnières (OMM, 2011).

> Inondations côtières : ce sont les inondations causées par les marrées de tempêtes et les vents violents coïncidant avec de fortes marées (OMM, 2011).

> Crues estuariennes : ce sont des crues causées par les vagues déferlantes ou mascaret se dirigeant vers l'intérieur des terres, dans les estuaires. Ces derniers sont des parties de l'embouchure d'un fleuve au niveau desquelles la marée côtière rencontre le flux d'eau douce du fleuve allant vers la mer (OMM, 2011).

> Crues urbaines : ce sont les inondations en milieu urbain. Elles se produisent lorsque de fortes précipitations s'abattent dans les petites et grandes villes, créant un ruissellement rapide en provenance des zones imperméabilisées et bâties qui vient à dépasser la capacité des systèmes d'évacuation des eaux pluviales (OMM, 2011).

CHAPITRE II : MATERIEL ET METHODES

II.1 MATERIEL

II.1.1 DONNEES

Le jeu de données prévues pour la réalisation de ce travail est composé de :

? modèle numérique d'élévation (DEM): Le modèle numérique d'élévation globale ACE2 (Altimètre Corrigée 2 d'Elévations) est l'un des MNE mondiaux les plus précis. ACE2 a été créé par la fusion SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) et des jeux de données altimétriques. Cet ensemble de données combinées fournit des élévations plus précises pour les zones à forêt tropicale, des marécages et des déserts par rapport à la SRTM (Smith et Berry, 2011). En plus des données d'élévation, des cartes de données sources, la qualité et la confiance sont fournis (Smith et Berry, 2009; Smith et Berry, 2011).

? Les cartes de type de sol et occupation du sol: Les cartes de type de sol et occupation du sol sont fournis par le projet WaterBase, de l'Université des Nations Unies (WaterBase, 2013). La carte du sol est basé sur la FAO / UNESCO « Carte des sols du monde avec des propriétés des sols dérivés » (Léon, 2011) et a une résolution spatiale d'environ 7,5 km. Les données d'occupation du sol sont basées sur la base de données United States Geological Survey (USGS) Global Land Cover Caracterisation (GLCC) (Léon, 2011) et a une résolution spatiale de 400 m à l'équateur. La traduction des classes de type de sol et l'occupation des sols pour les paramètres du modèle SWAT a été fait selon les sols mondiaux intégrés et tableaux globaux d'occupation des sols dans MWSWAT.

? des données météorologiques: Précipitation et de température sont des données de forçage obtenues à partir de la NOAA-GFS. NOAA-GFS est la seule donnée de prévision climatique pour le continent africain qui est accessible au public en temps réel gratuitement.

? Des données des débits journaliers mesurés in situ à divers endroit du bassin. Ces données sont fournies par le centre mondial de données des eaux de ruissellement. Elles permettent l'étalonnage et la validation des données du modèle.

II.1.2 OUTILS DE TRAITEMENTS DES DONNEES

Le logiciel de modélisation hydrologique SWAT2009 accessible par l'interface utilisateur

II.2 METHODE

La méthode est subdivisée en deux approches : la modélisation et l'analyse statistique.

II.2.1 MODELISATION : APPROCHE METHODOLOGIQUE

Le procédé pour la modélisation hydrologique comporte quatre blocs principaux de renforcement: (1) prétraitement d'entrée et de forçage données, (2) la modélisation hydrologique, (3) une analyse de sensibilité du modèle et de l'étalonnage et (4) Assimilation de données.

II.2.1.1 PRETRAITEMENT DES DONNEES D'ENTREE ET DE FORÇAGE

DEM, la carte du sol et le plan d'occupation du sol doivent être projetés et redimensionnés pour la zone d'intérêt (bassin versant du Logone). En dehors de cela, aucune mesure de prétraitement n'est nécessaire. Toutes les six heures de précipitations NOAA-GFS et la température doivent être prétraitées comme SWAT nécessite des données d'entrée quotidiennes. Les précipitations sont accumulées pendant 24 heures afin d'obtenir le montant total des précipitations chaque jour.

Les températures quotidiennes minimales et maximales se trouvent comme le minimum et maximum des quatre températures disponibles chaque jour. SWAT n'exige que les données météorologiques à affecter à une station météorologique en fonction d'un ensemble de coordonnées et ne peuvent pas gérer les données météorologiques maillées. Une station météo virtuelle est créée pour chaque sous bassin à l'aide du centre de gravité de coordonnées en coordonnées de sous bassin pour les stations météorologiques virtuelles. Le processus de transformation des données NOAA-GFS quadrillées pour pointer des données est effectué en utilisant les statistiques zonales. Un téléchargement automatique et le flux de travail de prétraitement pour les données en temps quasi réel a été développé.

II.2.1.2 MODELISATION HYDROLOGIQUE

Figure 2: Aperçu schématique des processus hydrologiques simulés dans SWAT

Cette section présente un résumé du modèle hydrologique SWAT (sol et outil d'évaluation de l'eau) et donne un aperçu des différents flux et de stockage simulés par le modèle. SWAT est un semi-distribué à base physique, HM fonctionnant sur un pas de temps quotidien. Le modèle est appliqué à l'échelle des bassins versants et peut être utilisé pour étudier l'impact des pratiques de gestion des terres et de l'eau sur la qualité et la quantité de flux (Govender et Everson, 2005; Milzow et al, 2011; Neitsch et al. 2011). Les flux d'eau les plus importants et de stockage simulés par SWAT sont décrites dans la présente section et une vue d'ensemble schématique est illustré à la figure2. Dans SWAT, la simulation du cycle de l'eau est divisée en deux phases; phase de pluie-débit et de phase de routage. La phase pluie-débit considère les précipitations, évapotranspiration, ruissellement, infiltration et écoulement des eaux souterraines. Pour une explication plus approfondie du modèle SWAT s'il vous plaît se référer à (Neitsch et al. 2011).

Au sein de chaque sous bassin un certain nombre d'unités de réponse hydrologique (HRUS) sont créés. URH sont des zones qui ont les mêmes propriétés physiques et hydrologiques et donc la même réponse pluie-débit. Les URH sont classés en fonction de trois caractéristiques: la pente du terrain, utilisation des sols et le type de sol. Les eaux de ruissellement de tous les URH au sein d'un sous bassin sont additionnées pour obtenir l'écoulement total du sous bassin; ensuite acheminé vers l'aval (Neitsch sous-bassins versants et al. 2011). Tous les processus de la phase terrestre du cycle hydrologique sont simulés au niveau HRU. Pour chaque pas de temps, on effectue un calcul du bilan d'eau pour le compartiment de sol de chaque unité de récupération individuelle sur la base de l'équation de continuité:

SWend est la teneur en eau du sol à la fin du pas de temps, SWini la teneur en eau du sol au début de l'étape de temps, P est la précipitation, ET l'évapotranspiration, Qsurf l'écoulement de surface, Qlat le flux latéral (hypodermique) et Wseep l'infiltration dans les nappes libres. Toutes les quantités sont en mm.

SWAT utilise la méthode du numéro de courbe SCS pour estimer l'écoulement de surface [SCS, 1972]. La méthode de numéro de courbe SCS est une méthode simple conceptuelle empirique pour estimer l'écoulement de surface directe en s'appuyant sur un seul paramètre - le numéro de la courbe, CN (Mishra et Singh, 2003). Le numéro de courbe reflète les caractéristiques des bassins versants tels que le type de sol, le traitement de surface et la couverture végétale. La méthode de numéro de courbe est appliquée au niveau de l'unité de récupération car, par définition, ces caractéristiques sont uniformes dans chaque HRU. L'écoulement de surface est calculé en utilisant l'équation de numéro de courbe SCS:

Où Qsurf est le ruissellement de surface accumulée au cours de la journée (mm), R est les précipitations accumulées au cours de la journée (mm) et S est le paramètre de rétention (mm). Le paramètre de rétention est calculé à partir d'une relation empirique:

Équation 2: Equation de numéro de courbe SCS Équation 3: Equation du paramètre de

Où CN est le nombre de courbes pour la journée en fonction de la perméabilité du sol, l'utilisation des terres et de l'état d'humidité antécédent. Comme l'humidité du sol se rapproche

du point de flétrissement une diminution de CN est vue. CN augmente (avec une valeur maximale de 100) lorsque le sol est saturé. Trois conditions d'humidité antécédentes sont définies, dont chacune à un correspondant CN (Neitsch et al. 2011). CN2 est utilisée pour calculer les deux autres CN et est donc le seul paramètre de modèle requis par SWAT pour calculer l'écoulement de surface. SWAT offre une méthode alternative pour le calcul du paramètre de rétention. Au lieu d'avoir le paramètre de rétention variable en fonction de l'humidité du sol, il peut être calculé en fonction de l'évapotranspiration de la plante accumulée. Cette alternative a été introduite parce que la méthode de l'humidité du sol a été montrée pour prédire le taux de ruissellement pour les sols peu profonds. Lorsque le CN par jour est une fonction de l'évapotranspiration elle est moins dépendante de stockage du sol et de plus en fonction des conditions climatiques (Neitsch et al. 2011). Toutes les eaux de ruissellement de surface calculée peuvent ne pas atteindre le canal pour un jour donné en particulier dans les grands bassins. Un retard dans l'écoulement de surface a donc été incorporé sous la forme d'un coefficient de décalage de ruissellement (SURLAG). Avant que le ruissellement de surface atteigne le canal principal de l'eau, il est également perdu par les pertes de transmission dans les canaux tributaires. Ce processus est contrôlé principalement par la conductivité hydraulique efficace des canaux tributaires (CH_K1). Ces deux paramètres du modèle sont déterminés au niveau sous bassin. Les pertes de transmission qui ont lieu dans les canaux tributaires percoler dans l'aquifère peu profond (Neitsch et al. 2011).

SWAT fournit trois méthodes pour calculer l'évapotranspiration potentielle (PET); Penman-Monteith, Priestley Taylor et procédé Hargreaves. Ces trois méthodes ont des exigences différentes de données d'entrée avec le procédé Hargreaves nécessitant le moins de données d'entrée, à savoir la température de l'air seul (Neitsch et al. 2011). En raison de ces exigences de données d'entrée faible, l'équation Hargreaves est souvent utilisée pour déterminer le PET. La méthode Hargreaves a été améliorée au fil des années et la méthode utilisée dans SWAT a été développé par Hargreaves et al. 1985. L'évapotranspiration réelle est fonction de la disponibilité de l'eau dans le stockage de rivière et dans les stockages de sol. Tout d'abord, l'eau est évaporée à partir du stockage du couvert. Toute demande restante de l'eau par évaporation et de l'évapotranspiration est satisfaite de manière séquentielle à partir de couches plus profondes du sol successivement en fonction de distributions de profondeur définie de la demande. Les paramètres de commande EPCO et ESCO SWAT dans quelle mesure les

couches plus profondes du sol peuvent compenser les déficits de l'évapotranspiration et l'évaporation respectivement qui se produisent dans les couches de sol recouvrant.

Un certain nombre de processus affecte le mouvement de l'eau entrant dans les couches de sol. Dans les couches du sol, l'écoulement latéral se produit, ce qui contribue à décharger dans la principale portée. L'eau peut également quitter le fond des couches de sol et de devenir comme recharge des nappes phréatiques. Un peu d'eau contribuera à l'évaporation du sol, mais en général, la plus grande évacuation de l'eau du stockage du sol est due à l'absorption par la végétation (Neitsch et al. 2011). La percolation est calculée pour chaque couche de sol et ne se produit que si la teneur en eau dans la couche est supérieure à la capacité au champ et la couche sous-jacente ne soit pas saturé. L'eau est acheminée depuis une couche de sol à l'autre en utilisant des constantes de temps de percolation qui dépendent de l'épaisseur de la couche et la conductivité hydraulique saturée du sol.

Deux aquifères sont pris en compte dans le module des eaux souterraines; un aquifère peu profond et un aquifère non confiné, profond confiné.

Après avoir quitté le flux d'eau de la couche de sol du fond à travers la zone vadose avant de pénétrer dans les nappes comme recharge ; Le temps de retard entre l'entrée et la sortie à partir du compartiment de la zone vadose dépend de la profondeur de la nappe d'eau et sur les propriétés hydrauliques de la zone vadose et aquifères souterraines (Neitsch et al. 2011). La recharge totale des eaux souterraines est partagée entre les deux aquifères en fonction du coefficient de recharge de l'aquifère profond (RCHRG_DP). Par défaut, la majorité de la recharge est allouée à l'aquifère peu profond. L'équilibre de l'eau de la nappe superficielle est contrôlé par la recharge, le débit de base sur le canal principal, l'évaporation des couches du sol et des abstractions. Dans SWAT standard, l'eau d'infiltration vers la nappe profonde est supposée quitter le système hydrologique simulé dans le cadre de l'écoulement des eaux souterraines profondes, à l'échelle régionale, à moins que les prélèvements d'eaux souterraines de l'aquifère profond soient activés. La version Tigernet PG09 SWAT permet un débit de base de l'aquifère profond. Le débit de base de la nappe profonde est modélisé comme sortie de réservoir linéaire d'une manière similaire à celle du débit de base de l'aquifère peu profond.

Le modèle d'intervention spéciale est constitué d'un composant de ruissellement de pluie et un composant de calcul d'itinéraire. L'eau contribuant à la diffusion de l'écoulement à partir de chaque sous bassin est acheminée à travers le réseau de canaux en aval pour obtenir le Débit total. Deux méthodes de routage sont disponibles: (. Neitsch et al, 2011) la méthode de routage variable de stockage et la méthode de Muskingum (équation 4). Tigernet PG09 utilise généralement Muskingum. Les modèles de la méthode de calcul d'itinéraire Muskingum le Volume de stockage dans chaque rivière peut atteindre comme une combinaison de mémoires en forme de coin et de prisme (Chow et al. 1988). Le volume de stockage de prisme dans une certaine la portée de la rivière est proportionnelle à la décharge dans la portée. Le volume de stockage en forme de coin est supposée être proportionnelle à la différence entre les entrées de portée (q dans) et atteindre sortie (q en dehors). En utilisant l'équation de continuité pour chaque tronçon, l'équation de routage pour la portée individuelle peut être dérivée. C 1, C 2 et C 3 sont des constantes qui dépendent des caractéristiques de la portée et le pas de temps. Une partie du débit de la rivière sera perdue car il se déplace en aval dans les canaux. Ces pertes sont commandées par la conductivité hydraulique effective (CH_K2) et les dimensions du canal principal. Les pertes de transmission qui se produisent dans les canaux principaux sont perdus à l'aquifère profond ou stockées dans le stockage bancaire.

Les opérations de gestion de SWAT se rapportent à la gestion des utilisations des terres. Opérations courantes sont liées à l'agriculture telle que la plantation, la fertilisation, l'irrigation et la récolte. Par défaut, les opérations de gestion sont prévues en fonction de la fraction des unités de chaleur potentielles (PHU). Entrée de l'unité de chaleur pour un jour spécifique est définie comme la différence entre la température moyenne et une température de base. Cependant, il est également possible de programmer les opérations en fonction à ce jour dans SWAT. Dans tous les cas, une valeur pour le nombre total d'unités de chaleur pour l'installation d'atteindre la maturité (paramètre SWAT PHUMX) est utilisée par le modèle. Une fois que la maturité est atteinte, la centrale arrête transpirant et en prenant l'eau. La récolte sera souvent prévue pour avoir lieu pour 1.2
· PHUMX pour les cultures avec le bas sec.

Pour la comparaison de décharge simulé et observé, trois indicateurs sont utilisés: Erreur quadratique moyenne (RMSE, équation 6), l'erreur moyenne (ME, équation 6) et l'efficacité du modèle Nash-Sutcliffe (NSE, équation 5). Ces trois indicateurs sont calculés avec les formules suivantes

Où Q sim et Q obs sont simulés et décharge observée, la barre supérieure indique une moyenne temporelle, et n est le nombre d'observations. RMSE caractérise l'erreur du modèle à l'échelle de l'étape de temps, ME indique une erreur de bilan hydrique et ESN est un indicateur de qualité standard pour les modèles hydrologiques. L'ESN est l'un pour le modèle parfait et 0 pour un modèle qui fonctionne aussi bien que la moyenne des observations disponibles. Si la prédiction du modèle ESN est négatif, est une prédiction pire que la moyenne des observations disponibles.

II.2.1.3 ANALYSE DE SENSIBILITE DU MODELE

Dans une analyse de sensibilité locale, les paramètres sont modifiés un par un de la base d'exécution par petits incréments (généralement de quelques pour cent). L'impact du changement des paramètres sur les observations simulées est évalué. Une mesure typique de la sensibilité des paramètres est la sensibilité à l'échelle composite (équation 7) (CSS, Hill et Tiedeman, 2007)

Où n est le nombre d'observations simulées, f bi est la ième observation simulée dans la période de base,
· F je est la modification de l'observation simulée ième entre le brin perturbé et le brin de base, p b est la valeur du paramètre dans le cycle de base et
· p b est la variation de paramètre entre le brin perturbé et la piste de base Les valeurs CSS sont calculées pour tous les paramètres du modèle pertinents. CSS donne une idée de l'importance des différents paramètres en termes d'amélioration ajustement du modèle. L'analyse de sensibilité doit être effectué avant le calibrage automatique et les paramètres insensibles doit être exclu de la liste des paramètres d'étalonnage avant le calibrage automatique

II.2.2 ANALYSE STATISTIQUE

L'analyse en composantes principales (ACP) est une analyse factorielle sur variables quantitative. Il s'agit du cercle des corrélations, qui se met en quatre pour montrer les informations. Grâce à lui il est commode d'interpréter les composantes principales. Elle s'illustre comme suite :

Soit une distribution bivariée. Les variables sont centrées. Le centrage consiste à retirer la moyenne de chaque valeur prise par la variable brute. Par conséquent, la variable centrée a pour moyenne 0. Cette translation est très courante en statistiques. Généralement, les variables sont aussi réduites. La réduction consiste à diviser la variable centrée par son écart-type. Ainsi, deux variables centrées et réduites ont non seulement la même moyenne nulle, mais aussi la même dispersion égale à 1. On peut choisir de ne pas réduire les variables et l'on situe alors dans le cadre un peu particulier d'une ACP non normée (que nous ne verrons pas sur cette page). Graphiquement, un nuage de points-variables est situé dans un espace vectoriel à n dimensions, soit autant que d'unités statistiques (que l'on supposera ici non pondérées).

II.2.2.1 LA DISTANCE A L'ORIGINE

La métrique utilisée est la distance euclidienne. Pour un point xi d'une variable donnée, c'est donc le carré de son écart par rapport à l'ORIGINE (puisqu'en l'occurrence, on mesure des distances par rapport à une moyenne nulle). L'ACP sur variables se distinguera donc de l'ACP sur les individus pour laquelle le nuage de points est centré sur son barycentre. Il suffit pour s'en convaincre de faire un détour en page effet taille. Cette fameuse métrique euclidienne est non seulement la plus célèbre des façons de mesurer une distance mais c'est aussi celle qui est habituellement utilisée en statistiques. En effet, on note un air de famille évident avec la formule de la variance (équation 8):

On voit qu'il suffit de multiplier cette formule par N pour obtenir une distance euclidienne. Comme la variance de chaque variable est égale à 1, chaque longueur de variable au carré est égale à 1. L'écart-type étant la racine carrée de 1, donc 1 également, la norme est aussi égale à 1. C'est le rayon du cercle dans lequel s'inscrivent les points-variables.

II.2.2.2 LES DISTANCES ENTRE VARIABLES

Dès lors que l'on se situe dans un disque, ou une sphère, ou une hypersphère au-delà de trois dimensions, les proximités sont mesurées par des ANGLES. Voyons ceci. Partons de la distance euclidienne entre deux variables J et j'.

Les deux premiers termes sont égaux à 1 puisque ce sont des carrés de distances à l'origine. Plus intéressant est le dernier (enfin quelqu'un qui n'est pas forcément égal à 1 dans cette histoire...). On retombe cette fois sur la formule de la covariance entre deux variables centrées et réduites, c'est-à-dire à un coefficient de corrélation. Si l'on reprend la formule ci-dessus pour lui appliquer une corrélation parfaite entre deux variables, on obtient 1 + 1 - (2 × 1) = 0. Distance nulle. Au pire, le coefficient vaut -1, ce qui donne 1 + 1 + 2 = 4. La distance au carré maximale est de 4, donc la distance maximale vaut 2. Graphiquement, les deux points représentatifs des variables sont à l'opposé d'un cercle de rayon 1. Tout ceci est très logique... Idem si le coefficient est nul. Les points représentant nos deux variables sont séparés d'un quart de cercle. Les vecteurs sont orthogonaux. Leur produit scalaire est nul. Car c'est bien là

une autre façon d'appréhender les proximités dans une hypersphère : les produits scalaires. Il est d'ailleurs assez intuitif que la proximité entre deux vecteurs est mesurée par l'angle qu'ils forment, donc par le cosinus (pour peu que ces points soient proches du cercle).

CHAPITRE III : RESULTATS ANALYSES ET DISCUSSIONS

Le chapitre intitulé résultats analyses et discussions présente les caractéristiques physiques du bassin versant du Logone issue de la modélisation hydrologique, les paramètres hydrologiques et météorologiques du dit bassin, et les résultats statistiques de l'analyse des inondations de 2012 et enfin faire une discussion des résultats obtenus.

III.1 RESULTATS ET ANALYSES

Les résultats obtenus sont l'ensemble des paramètres qui entre dans le bilan hydrologique sur une période de 30 années hydrologiques (octobre 1983 à octobre 2013).

III.1.1 CARACTERISTIQUES PHYSIQUES DU BASSIN VERSANT DU LOGONE

La modélisation hydrologique du bassin versant du Logone le délimite en 15 sous bassins, donnant leurs superficies en km² et les proportions occupées par rapport au bassin versant. Il en ressort que Pendé est le plus grand sous bassin avec une superficie de 18533,791 km² et occupe les 20.25% du bassin. La figure 4 et le tableau 3 nous montre respectivement la délimitation du bassin versant du Logone et la table des superficies par sous bassin.

La modélisation a généré 35 unités de réponses hydrologiques dominants répartie dans chaque sous bassin. Les HRU sont créés en fonction de la pente, du type de sol et la qualité de la couverture végétale le tableau 4 répartie le nombre de HRU par sous bassin. La figure 66 (annexe 1) montre une couverture terrestre dominée par la savane avec la pente dominante qui varie de 0% à 4% .Les sols dominants sont les gleysols eutriques (Ge), les fluvisols eutriques (Je), régosols eutriques (Re), le vertisols pelliques (Vp), les nytosols dystriques (Nd), les luvisols gleyiques (Lg) et les lithosols (I) selon la classification de la carte des sols mondiale fait par FAO-UNESCO.

III.1.3 LES PARAMETRES HYDROLOGIQUES ET METEOROLOGIQUES

Les paramètres varient sur une période de 30 ans allant de 1984 à 2013. Les sous bassins ayant vécus les inondations de 2012 sont le bassin du Logone à Yagoua, le bassin du Logone à Logone Birni le bassin du Logone à Kousséri et le bassin du Mayo Tsanaga. Ces sous bassins du Logone sont respectivement les bassins 13, 14, 15 et 1 sur la figure 4. Les inondations ont touché la partie aval du bassin versant. Pour avoir une vision nette sur les causes, il est judicieux d'étudier les parties amont, qui alimentent essentiellement celle-ci. C'est dans cette logique nous avons étudiés les paramètres de tout le bassin versant. Les paramètres présentés sont ceux qui entre dans l'étude statistiques des causes des inondations. Le choix est porté sur les paramètres qui entrent dans la recharge (débit entrant, débit sortant, précipitations, recharge par la nappe et ruissellement) et la perte (percolations, évapotranspirations) des réservoirs de surface. Les données sont présentées par sous bassin et sur 30 années hydrologiques pour voir la variation de chaque paramètre de chaque section du bassin.

Le modèle hydrologique des variations débits du Logone et ses affluents est représenté par la figure 4. En effet, le bassin versant du Logone à Kousséri et à Yagoua se limite au lit majeur du cours d'eau.

Le débit entrant du Logone à Kousséri est presque stable sur les 30 années hydrologiques simulées. On observe (figure 5) les pic en 1991, 1998, 2001, 2002, 2003. Le débit maximum est celui de 1998 avec 14361,2295 m³/s.

Les débits sortants du bassin du Logone à Kousséri sont fonctions des débits entrant figure 6. Les pics sont observés à des mêmes années (1911 ; 1998, 2001, 2002 et 2003) qui peuvent être considérer comme les crues exceptionnelles. Les débits journaliers de 2012 ont la même fréquence journalière des débits, soit 600 m³/s.

Les débits entrants du sous bassin du Logone à Logone Birni semblent avoir les mêmes fréquences d'apparition que ceux du bassin du Logone à Kousséri (figure7). Les crues exceptionnelles sont dans les mêmes années (1991, 1998, 2001, 2002 et 2003). Le maximum du débit journalier est de 13429,2607 m³/s. toute fois l'année hydrologique 2012 restes dans la marge classique des débits entrants de cette zone.

La plus grande crue du sous bassin du Logone à Logone Birni est celle de 1998 avec un débit journalier de 14359,5781 m³/s (figure 8). Depuis cette période, cette partie du bassin versant du Logone n'a plus jamais connus ce genre de flux d'eau. On remarque que la fréquence des crues exceptionnelle n'est pas régulière elle peut être de plusieurs années successifs (2001, 2002, 2003) ou 3 à 7 années après une apparition (1991, 1998, 2001). 2012 restes toujours dans tranche des débits classiques du bassin versant.

Les débits entrants du fleuve Logone à Yagoua suivent les mêmes variations que ceux du Logone à Kousséri et à Logone Birni. La plus grande crue est celle de 2001 avec un maximum de 15286,7139 m³/s. les années exceptionnelles sont presque les mêmes figure 9.

Les débits sortants dans le bassin du Logone à Yagoua sont inférieurs aux débits entrants. Mais les variations sont fonctions des variations des débits entrants. Dans ce bassin, la moyenne annuelle des débits sortant est de 347995,6287 m³/s. les années exceptionnelles sont les mêmes que ceux des bassins sus cités (figure 10).

Pendé (7) un affluent du Logone ne présente pas les mêmes fréquences que celles du Logone proprement dit. C'est un bassin dont les débits varient constamment. Les années ne se ressembles presque pas. Malgré que les débits journaliers ne sont pas important, ce bassin mérite plus d'attention en terme des observations météorologiques et hydrologiques. Les pics de volume d'eaux sont récurrents dans cette partie du bassin. En plus des années de crues sus cité, l'année hydrologique 2012 fait partir des exceptions avec un débit de 2500 m³/s. (figure 11).

Les débits sortants simulés (graphe en rouge) et les débits sortants observés (graphe en vert) sont présentés par la figure 12. Le manque des données des années 2011 à 2013 est observé par la droite rectiligne horizontale du graphe. Entre 1984 et 1990, on a les mêmes variations des

débits simulés et observés. La fréquence des débits sortants suit la même fréquence que les débits entrants de cette même zone.

Le bassin de la M'Béré (8), l'un des affluents majeur du Logone, peut être considérer comme bassin à haut débit. Les petits volumes ici sont considérés comme des exceptions alors que les hauts débits constituent sont volume naturelle (figure 13). Le débit journalier maximal sur les 30 années hydrologiques simulées est de 3391,0020 m³/s avec une moyenne annuelle de 68447,5189 m³/s.

Les mêmes quantités de débits qui entrent dans ce bassin de M'Béré sont celles qui sortent. Ce bassin constitue la recharge essentielle du fleuve Logone

Le bassin versant de la VINA (5) présente une fréquence constante des débits entrants et sortants sur les 30 années hydrologiques simulées. Les débits entrants classiques varient de 0.00 m³/s à environs 4000 m³/s. de 1984 à 2013, ce bassin a connu une seule crue exceptionnelle en 2001 dont le maximum journalier est de 6035,1621 m³/s.

Les quantités de débit qui entrent sont les mêmes qui sortent. Ce bassin constitue l'un des moteurs de la recharge du fleuve Logone.

Le reste des sous bassins tels que Lim, Nya, Tandjilé suivent les mêmes variations de débits entrant respectivement figure 17, 18,19 et sortant figure 20, 21,22.

La moyenne annuelle des débits sortant sur les 30 années hydrologiques simulées est de 40320,5923 m³/s. le maximum journalier est 4650,3628 m³/s en 2004.

Les débits entrants comme sortants classiques de Nya varient de 0,00 à 3000 m³/s sur cette période des 30 années hydrologiques. Mais il a connu une crue exceptionnelle en 2001 où le débit habituel a doublé soit 7020,0242 m³/s (figure 19 et 20).

Le bassin de Tandjilé (figure 21) est un bassin instable qui mérite plus d'attentions en termes d'observations des débits. La fréquence est variable et l'écart entre année est significatif. Dans le même bassin, on a le débit entrant de 500 m³/s et l'année suivant, 4000 m³/s. ici la quasi-totalité de débit entrant est converti en débit sortant (figure 21).

Le bassin versant du Mayo Tsanaga (figure 22) est un bassin spécial qui ne varie pas au même rythme que les autres bassins. C'est un bassin à priori stable dont les mêmes fréquences de débits entrants comme sortants reviennes toujours c'est peut `être une raison pour laquelle les inondations sont chaque années dans cette partie du bassin du Logone. Depuis 1984, le basin du Mayo Tsanaga a connu un pic exceptionnel, celui de 2012. Le débit maximal fessant 2036,6204 m³/s.

Le ruissellement varie de manière décroissante de l'amont du bassin vers l'aval du bassin. Allons représenter quelques sous bassins de l'amont et ceux de l'aval sous forme de figures pour illustrer nos propos.

Les ruissellements dans le bassin versant de la VINA sont élevés (figure 24) par rapport aux ruissellements dans le bassin du Logone à Kousséri (figure 25). Ceci se justifierai par le paramètre pente qui est fort dans le bassin de la vina (plus de 30%) et faible dans le bassin du Logone à Kousséri (moins de 2%).

Le paramètre ruissellement dans le bassin du Logone à kousséri en générale est faible (figure 25). Il oscille dans les conditions normales de 0.00 mm à moins de 10 mm. Depuis 1984, la plus grande valeur est celle de 1996 avec 21,3030 mm. 2012 n'a presque pas eu de ruissellement moins de 5 mm.

Dans le bassin du Mayo Tsanaga, la plus grande hauteur que celui-ci est connu est celle de 2012 avec 33, 5455 mm Très souvent, les hauteurs journalières oscillent entre 0,00 mm à 15 mm avec une moyenne annuelle de 90,1666mm (figure 26).

Le ruissellement (figure 27) dans le bassin versant du Logone à Logone Birni est presque nul avec une moyenne de 0.1815 mm Le maximum de 21,1355 mm est survenu en 2005. La moyenne annuelle est de 66.2954mm. Le temps de retour est court, 1 à 3ans.

Le bassin versant du Logone à Yagoua est presque stagnant. Les épisodes de ruissellement varient entre 0,00 mm et 14,1610 mm (figure 28). Le pic de ruissellement significatif depuis 1984 est de 14, 1610 mm survenu en 2004.

L'évapotranspiration est un paramètre constant dans ce bassin versant du Logone. Tous les sous bassins entre 0 et 6 mm par jour. Il est à relever que la fréquence d'évaporation des plantes dans le haut Logone (amont) est la même dans le bas Logone (aval) figure 29 et 30.

Les précipitations dans chaque sous bassin sont obtenues par l'application de la formule de Thiessen. Le modèle de la répartition des précipitations (figure 31), indique leurs fréquences dans chaque sous bassin.

Figure 31: Modèle Répartition des précipitations dans le bassin du Logone

Les pluies dans le bassin versant du Logone à Kousséri varient de 0,00 mm à 176, 7233 mm par jour. Ce pic est survenu en 1998. La moyenne annuelle des pluies dans ce bassin est de 544,0881 mm

Les précipitations de 2012 dans le Mayo Tsanaga ont été particulières. Sur les 30 années simulées, juillet 2012, est le mois ayant connu le maximum des hauteurs de précipitations, 163.3715 mm par jour. Soit le double des précipitations classiques (figure 33). Ce qui causerait

les inondations de cette année-là dans cette partie du bassin versant du Logone.

La recharge des cours d'eau par la nappe est presque stable (figure 43, 44,45) au cours des

années dans chaque sous bassin. La moyenne annuelle des recharge varie entre 70 et 540 mm

Dans le sous bassin 7 (Pendé) par exemple, l'exfiltration est visible à partir de septembre jusqu'en Janvier de l'année suivante (la courbe décroit).

Figure 35: Recharge par la nappe du bassin de la Pendé: année hydrologique 2011-2012

Figure 36: Recharge par la nappe du bassin de la M'Béré sur 30 années hydrologiques

La percolation pour ce modèle est mêlée à l'infiltration. Les figures 38 et 39 montrent les percolations des sous bassins 3 et 11 sur une période de 30 années hydrologiques. Pour le sous bassin 3, la moyenne annuelle pour les 30 années est de 157,6 mm alors que celle du sous bassin 11 est de 162.23 mm.

Figure 38: Percolation du bassin de Tandjilé sur 30 années hydrologiques

Figure 39: percolation dans le bassin du Logone occidental sur 30 années hydrologique

L'analyse statistique ici est une analyse comparative des paramètres hydrologiques et météorologiques d'une année de crue sans inondation et l'année 2012. L'année hydrologique 2008 est l'année hydrologique choisie du projet. Le choix est basé sur la similitude des précipitations de 2008 et 2012 de chaque sous bassin. Le test de khi² confirme ce choix

H0 : Les précipitations de 2012 et celles de 2008 par sous bassins sont indépendantes.

Ha : Il existe un lien entre les précipitations de 2012 et celles de 2008 par sous bassin.

Etant donné que la P-Value calculée est inférieure au niveau de signification alpha = 0.05, on doit rejeter l'hypothèse nulle Ho et retenir l'hypothèse alternative Ha.

Figure 40: Histogramme des précipitations 2008 et 2012 dans le bassin versant du Logone

Le premier résultat de cette analyse est la statistique descriptive dans le tableau 6

^Variable

^{nquantdonnées ma}

^{quantesMinimum}

^Maximum

^Moyenne

^Ecart-type

^PRECIP_2012

¹⁴

⁰

¹⁴

^503,236

^1611,330

^1074,540

^366,317

^PRECIP_2008

¹⁴

⁰

¹⁴

^446,222

^1606,103

^967,239

^351,668

^FLOW_OUT_

¹⁴

⁰

¹⁴

^4179,363

^376769,373

^152944,400

^140810,033

^FLOW_OUT_

¹⁴

⁰

¹⁴

^7375,067

^394119,254

^153937,343

^138209,112

^GW_Q_2012

¹⁴

⁰

¹⁴

^46,482

^507,922

^225,303

^190,448

^GW_Q_2008

¹⁴

⁰

¹⁴

^7,041

^550,045

^230,641

^185,787

^ET_2012

¹⁴

⁰

¹⁴

^364,545

^821,775

^650,417

^109,784

^ET_2008

¹⁴

⁰

¹⁴

^375,612

^839,545

^650,620

^113,090

^PERC_2012

¹⁴

⁰

¹⁴

^44,539

^617,513

^254,990

^207,069

^PERC_2008

¹⁴

⁰

¹⁴

^14,298

^600,255

^267,961

^188,668

^SURQ_2012

¹⁴

⁰

¹⁴

^4,922

^293,297

^116,750

^105,350

^SURQ_2008

^{Obs.Observationsavec donnéeObs.
sansma}

¹⁴

⁰

¹⁴

^11,489

^314,042

^116,256

^102,288

La statistique descriptive montre la similitude entre les variables. En effet l'écart-type de chaque paramètre semblerait être similaire entre les variables de mêmes natures.

Le coefficient de corrélation de Pearson permet d'examiner la puissance et la direction de la relation linéaire qui existe entre deux variables continues. Le coefficient de corrélation peut avoir une valeur comprise entre -1 et 1. Plus la valeur absolue du coefficient est importante plus la relation linéaire entre les variables est forte. Pour le coefficient de Pearson, la valeur absolue de 1 indique une relation linéaire parfaite. Pour le coefficient de Pearson, la valeur absolue de 1 indique une relation linéaire parfaite. Une corrélation proche de 0 indique l'absence de Relation linéaire entre les variables. Le signe du coefficient indique la direction de la relation. Si les deux variables ont tendance à augmenter ou diminuer ensemble, alors le coefficient est positif et si une variable a tendance à augmenter lorsque l'autre diminue, le coefficient est négatif.

Les valeurs en gras (tableau 7) sur la matrice de corrélation sont différentes de 0 à un niveau de signification de alpha = 0.05 en effet, en dehors des évapotranspirations de 2012 et 2008 qui ne sont pas significativement corrélés aux ruissellements de 2012 et 2008, tous les paramètres sont corrélés. Les débits varient dans le sens contraire avec les autres paramètres (pluies, évapotranspiration, recharge par la nappe, percolations). Les débits augmentes lorsque les précipitations diminues et vis vers sa. Ce qui caractérise la réponse hydrologique du bassin versant du Logone qui est une réponse lente car l'on observe les pic de débit au mois d'octobre

alors que les précipitations diminuent. Les précipitations de 2008 sont fortement corrélés aux précipitations de 2012 avec un coefficient de corrélation de 0.923 ce qui laisse croire que les années hydrologiques 2008 et 2012 avaient une même quantité de précipitations. Aussi, la matrice de corrélation confirme la similitude entre les écart-types de chaque type de paramètres vue dans la statistique descriptive.

Tableau 7: Récapitulatif de la matrice de corrélation entre les paramètres des sous bassins

Le tableau 8 des valeurs propres montre que 87.089% des informations se trouve sur les bandes F1 et F2. Donc il est possible de voir les 87% des informations de l'analyse à composante principale sur les bandes F1 et F2 (figure 41).

_{F1 F2 F3}

_{F4 F5 F6 F7 F8}

_{F9 F10 F11 F12}

_{Valeur propr}

_9,027

_1,424

_0,899

_0,413

_0,164

_0,036

_0,023

_0,007

_0,004

_0,002

_0,001

_0,000

_Variabilité (%

_75,225

_11,865

_7,495

_3,441

_1,369

_0,299

_0,194

_0,054

_0,035

_0,017

_0,006

_0,001

% _cumulé

_75,225

_87,089

_94,584

_98,025

_99,394

_99,693

_99,887

_99,941

_99,976

_99,993

_99,999

_100,000

Les vecteurs propres montrent le degré de représentativité de chaque paramètre sur chaque bande. Le tableau 9 nous montre la forte représentativité des paramètres sur la bande F1.

Le cercle de corrélation expose 87.09% des informations dont 75.22% sur la bande F1 et 11.86% sur la bande F2. En effet, tout paramètre qui se rapproche de 1 dans le cercle est fortement représenté alors que celui qui se rapproche de zéro est faiblement représenté sur ce plan. Les paramètres qui forment entre eux un angle aigue sont fortement corrélés, ceux qui forment un angle droit sont indépendants alors que ceux qui forment entre eux un angle obtus sont corrélés négativement. Le paramètre pluie 2012 est fortement rattaché à la bande F1 donc la bande F1 serait les précipitations de 2012 et la bande F2 l'évapotranspiration. Débit 2012 est lié au débit 2008 ; la recharge par la nappe 2012 est liée à la recharge par nappe 2008 ; l'évaporation de 2012 est liée à l'évaporation de 2008 ; le ruissellement de 2012 est lié au ruissellement de 2008 ; l'infiltration de 2012 est liée à l'infiltration de 2008. Ce qui prétend dire que les paramètres hydrologiques et météorologique de 2012 étaient de mêmes proportions que ceux de 2008.

Le cosinus carré des variables montre le degré de représentativité de chaque paramètre sur chaque bande dans la figure. Toutes les valeurs étant en gras sur la bande F1, ce qui correspond pour chaque variable au facteur pour lequel le cosinus carré est le plus grand. Ce qui signifie que la quasi-totalité des informations ont été traités.

Les observations supplémentaires (figure 43) montrent les informations de corrélations de chaque sous bassin en fonction de chaque paramètre étudié. D'après le graphe le sous bassin15 par exemple qui est le sous bassin du Logone à Kousseri est situé dans une zone peut arrosée et à fort débit. Les sous bassin L1, L4, L6, L8, L9 sont situés dans une zone ou les précipitations sont élevées mais à faible débit. Les bassins L3, L11, L12, L13, L14 se trouvent dans les zones où le pourcentage de ruissellement est faible. Le graphe nous montre un fort pourcentage de la recharge des cours d'eaux par les nappes de la partie amont du bassin c'est le cas du sous bassin L8 par exemple qui est le bassin de la vina située sur le côté de la recharge par la nappe. Cette information montre la complémentarité qui excite entre les sous bassin du bassin versant du Logone. La réponse hydrologique tient compte des variabilités climatique et topographique. En effet les bassins les plus arrosés en amont (Vina, M'béré, Lin, Pende etc.. .) alimentent essentiellement les bassins les moins arrosés en aval (Logone à Yagoua, Logone à Logone Birnie, Logone à Kousseri etc.. .). La recharge des cours d'eaux par la nappe varie de manière

décroissante des zones les plus arrisés en amont du bassin vert les zones les moins arrosées en aval. Le pourcentage de ruissellement est élevé dans les zones en amont du bassin qui sont les zones à forte pente et presque nulle en naval ou la pente varie de zéro à un.

Dans l'ensemble les sous bassin du bassin versant du Logone sont corrélés entre eux ils forment une synergie où les paramètres météorologique et hydrologique sont compensés en fonction des caractéristiques physiques de chaque sous bassin.

Au vue de ce qui précède, nous constatons que les paramètres hydrologiques de 2012 sont similaires à ceux de 2008 dans le plan global (année hydrologique). En effet, il existe au jour du mois de juillet 2012 où la hauteur des précipitations à double soit 164mm environ. Ce qui causerait les inondations de 2012 dans cette zone.

III.2 DISCUSSION

La modélisation hydrologique du bassin versant du Logone a donné un grand ensemble d'informations parmi lesquelles, les caractéristiques physiques du bassin versant et les données sur les paramètres hydrologiques et météorologiques de celui-ci. Les résultats présentés montrent la complémentarité qui existe entre les sous bassins de ce grand bassin. Subdivisé en deux partie à cause des contraintes climatiques (climat soudano-guinéen et soudano-sahélien) et topographique (forte pente en amont, faible pente en aval), les sous bassins de l'aval (moins de précipitations) sont essentiellement alimentés par les sous bassin de l'amont (plus arrosés). Ces résultats confirment les propos de Bouchardeau, 1952.

L'analyse statistique des paramètres hydrologiques et météorologiques du bassin versant du Logone confirme les hypothèses de départ. En effet, dans le cadre de cette étude, aucun

paramètre ne confirme la cause des inondations de 2012 dans la région de l'extrême Nord au Cameroun. Tous les paramètres simulés de l'année 2012 sont identiques avec ceux de l'année 2008, une année sans inondation (excepté le sous bassin du Mayo Tsanaga). Sur la base de ses résultats, il est difficile de ce prononcé sur la cause naturelle des inondations de 2012 à l'extrême Nord du Cameroun. Les résultats de la modélisation du bassin montrent une corrélation négative entre les pluies et les débits. Cela veut dire en d'autres termes que lorsque la fréquence des précipitations augmente, le débit du fleuve Logone n'augmente pas. Il augmente lorsque la fréquence des précipitations diminue : c'est la réponse hydrologique du bassin versant du Logone. Ces résultats sont confirmés par les données des relevés des stations hydrométriques où l'on observe les pics des hauteurs limnimétriques au mois d'octobre et non au mois de juillet et Août, qui sont les mois des inondations de 2012 à l'extrême Nord. On ne saurait parler du débordement du fleuve en cette période alors que sa réponse hydrologique est lente. Ni de la remontée de la nappe ou de ruissellement.

Figure 44: Les limites du bassin versant du Logone à l' extrême-nord du Cameroun

La présentation des caractéristiques physiques du bassin versant du Logone par le modèle réalisé révèle que les zones de la région de l'extrême Nord les plus touchées par les inondations de 2012, ne font par partir du bassin versant du Logone figure 44.

Yagoua et Kousséri, les deux communes les plus frappées par les inondations de 2012, sont partagées par trois sous bassins du bassin versant du lac tchad : le bassin versant d'EL-BEID, le bassin versant de SEH-BOWEL et le bassin versant du Logone. Kousséri et Logone Birni sont traversés en quasi-totalité par une zone inondable du bassin versant d'El-BEID. En plus la figure 56 montre la partie des communes de Kousseri et Logone Birni dans le bassin du Logone. Moins de la moitié de la commune de Yagoua est couvert par le bassin versant du Logone alors que les inondations de 2012 avait couvert toute la commune. Pour conclure, les inondations de 2012 dans la région de l'extrême nord du Cameroun seraient causées par le bassin versant d'El-BEID qui est un sous bassin du bassin versant du lac Tchad.

Figure 45: Délimitation du bassin versant du Logone dans les communes de Kousséri et Logone Birni

CONCLUSION

Dans cette présente étude intitulée « Modélisation des crues de juillet et Août 2012 dans le bassin versant du Logone, Extrême Nord, Cameroun » nous avons fait nous analyse objective du modèle hydrologique du bassin versant du Logone. L'analyse en composante principale des paramètres hydrologiques et météorologiques montre que l'année hydrologique 2012 est identique à l'année hydrologique 2008 (une année sans inondations) en termes de proportion des paramètres étudiés (pluies, débit, ruissellement, percolation, recharge par la nappe et évapotranspirations).

Les caractéristiques physiques du bassin versant telles que présentés par le modèle réalisé montre que les zones frappées par les inondations ne font pas partir du bassin versant du Logone mais plus tôt de celui de EL-BEID. De plus les parties du bassin versants du Logone, inondées par les eaux du Logone seraient le lit majeur de celui-ci. La délocalisation des populations dans cette partie du bassin est privilégié.

Les résultats obtenus présentent une grande visibilité des caractéristiques physiques du bassin versant du Logone et donne une orientation scientifique importante dans l'étude des risques hydrologiques de cette zone.

Au regard de ces résultats nous confirmons que les objectifs recherchés sont atteints. Aucun paramètre hydrologiques et ou météorologique du bassin versant du Logone n'a causé les inondations de 2012 sur les fractions du Logone de Yagoua à Kousséri. Par ailleurs, les pluies consécutives du 10 juillet au 14 juillet 2012 dans le bassin du MAYO TSANAGA, affluent du Logone, étaient exceptionnelles car depuis plus de 30 ans, dans cette partie du bassin, on n'avait enregistré 100 mm/jour de précipitation jusqu'en 2012 où l'on enregistre 164 mm/jour le 14 juillet de cette année-là. D'où le bassin versant du Mayo Tsanaga reste jusqu'ici la zone privilégié de lutte contre les inondations dans le bassin versant du Logone.

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