Quantification du transport solide dans le bassin versant de Cheliff Nord-Ouest de l'Algérie.

Abstract

La région de Cheliff est périodiquement affectée par des crues. La région de Cheliff est exposée à des crues très importantes et à répétition, ce qui provoque l’augmentation du transport solide avec une quantité portante à partir de l’érosion des terres agricoles. Le transport de sédiment en zone semi aride à climat tempéré pose de sérieux problèmes aux services de mobilisation des ressources hydrauliques, notamment aux chercheurs chargés d’évaluer le transport solide dans les bassins versant. Il en résulte que toute intervention susceptible de modifier le régime hydrologique ou le lit d’un cours d’eau doit d’être examinée en regard des processus d’érosion, de transport solide et de déposition. L’irrégularité saisonnière et interannuelle des pluies liées à des intensités parfois très élevées peuvent engendrer avec des temps de concentration parfois très courts des pertes de terrains considérables. L’objectif de ce travail est de faire une étude sur le transport solide, elle sera basée sur le transport en suspension, de oued Cheliff et au niveau de deux stations hydrométriques Djidiouia RN4 et Sidi Belatter. Nous traitons et nous analysons les données de ces deux stations afin d’établir des relations existantes entre les débits liquides et solides. Il est intéressant d’effectuer dans le bassin versant une modélisation débit solide-débit liquide en utilisant le réseau de neurones artificiel (RNA) dans un milieu semi aride et d’étudier l’impact de débit solide débit liquide sur la réponse hydrologique du bassin versant. Les séries de données ont été divisée en trois, nous avons utilisées 70% pour l’apprentissage, 15% pour la validation et 15% pour le test avec différentes combinaisons d’entrée en utilisant les critères d’efficacités MSE (erreur carrée moyenne) et R2 (coefficient de détermination). Les résultats obtenus, ont permis d’indiquer en premier lieu, la fiabilité du modèle RNA appliqué sur notre bassin versant sur le processus débit liquide-débit solide. Le résultat a montré une meilleure performance utilisant le rejet de sédiment "Qs-Ql" comme entrée "Input" Ql et sortie "Target" Qs. D’autre part l’évaluation du transport solide à l’échelle annuelle et saisonnière est très importante et engendre une dégradation des sols assez considérable.Il est à signaler que l'utilisation du réseau de neurones artificiel offre une alternative utile et puissante à la prédiction pour modéliser et quantifier la charge sédimentaire qui affecte négativement l'environnement.