Évaluation par approche statistique de l’impact des changements climatiques sur les ressources en eau : application au périmètre du Gharb (Maroc)

Abstract

Afin d’évaluer l’impact des changements climatiques sur les ressources en eau, nous réalisons dans ce travail une analyse statistique spatio-temporelle de certaines variables climatiques du bilan hydrique. En effet, pour comprendre les variations climatiques ayant eu lieu dans le passé, l’analyse statistique doit se faire sur des séries chronologiques de données représentatives aussi bien sur le plan spatial que temporel. Toutefois, ces séries de données présentent souvent des lacunes dans les mesures et des irrégularités qui entravent leur utilisation directe. Pour cela, l’analyse statistique adoptée dans cette étude s’est appuyée sur trois étapes : i) le comblement des données manquantes par deux méthodes d’imputation, à savoir la méthode d’imputation multivariée par des équations enchainées (MICE) et la méthode des k plus proches voisins (k-NN); ii) la détection des changements significatifs ayant eu lieu dans le passé dans les séries chronologiques. Les dates de ces changements sont marquées par des ruptures au niveau de la moyenne des variables climatiques étudiées. Ces ruptures ont été validées par trois tests statistiques (Pettitt, Buishand et homogénéité normale SNH); iii) l’investigation de tendances potentielles dans les données climatiques par les tests statistiques (Sen et Mann-Kendall) ainsi que par une projection future. Comme application, nous avons traité les données climatiques pour les périodes 1974-2016 et 2021-2050 issues de cinq stations météorologiques du périmètre du Gharb situé au nord du Maroc. Les résultats obtenus montrent que la méthode d’imputation de MICE est la plus performante pour toutes les stations. Pour les tendances, les séries de températures, d’évapotranspiration potentielle et du déficit hydrique présentaient des tendances significatives à la hausse sur tous les pas de temps. Tandis que pour les séries de précipitations, les tendances étaient non significatives. Les projections à l’horizon 2021-2050 ont fait ressortir que nous pourrions assister à un léger décalage de la saison la plus pluvieuse de l’année et l’effet du réchauffement serait plus important en allant de l’ouest vers l’est du périmètre du Gharb en raison de l’effet de continentalité.

Changes in precipitation and discharge in a Mediterranean catchment as a response to climate change and human activities

“…A significant regional precipitation breakpoint around 1973 was detected in the western High Atlas and Anti-Atlas Mountains (Abahous et al 2018). In contrast, Acharki et al (2019) showed homogeneous precipitation over the Gharb plain with no breakpoint from 1974 to 2016. Similarly, using the same statistical tests (Pettitt), Bakreti et al (2013) detected no breakpoint in a precipitation time series from the Tafna basin (Algeria), perhaps because their time series began (1974 for Acharki and 1976 for Bakreti) during a phase previously shown by the analysis of the SPI to be a dry period.…”

“…The Mediterranean region, in addition to having been heavily urbanised and impacted by human activities for centuries, is considered a 'hotspot' of climate change (Huebener & Kerschgens 2007;Hallett et al 2018;Naumann et al 2018) as it is strongly influenced by a significant increasing trend in air temperature and potential evapotranspiration (Chaouche et al 2010;Rosmann et al 2016;Acharki et al 2019) and by changes in precipitation intensity, duration and frequency (IPCC 2013). Water resources and hydrological processes depend greatly on not only climate but also on human activities, e.g.…”

Predicting the Production and Depletion of Rare Earth Elements and Their Influence on Energy Sector Sustainability through the Utilization of Multilevel Linear Prediction Mixed-Effects Models with R Software

“…The MICE approach was developed by B. Rubin in 1987 and is also called the "multiple sequential regression imputation". It is a semi-parametric imputation approach that allows the suggestion of a model closer to the nature of the data [65]. Its principle is based on the imputation of incomplete variables [66][67][68].…”

Meteorological drought forecasting via soft computing models in Gharb perimeter (Northwest Morocco)

“…It experiences a subhumid Mediterranean climate that is influenced by the ocean in the west, whereas its interior has a semi-arid climate [13]. Gharb's annual mean temperature is around 17.31-19.37 •C and annual precipitation is about 409-557 mm [14].…”