Rôle de GIS et de l’apprentissage automatique dans la prédiction de l’érosion hydrique dans le prerif oriental : cas du bassin versant de l’oued kzen
Year: 2026
Type: article
Abstract: ينتمي حوض واد كزن لمقدمة الريف الشرقي، الذي يعتبر مجالا خصبا لتطور مختلف أشكال وأساليب التعرية المائية، نتيجة تظافر عوامل طبيعية تتجلى في التجزؤ التضاريسي وسيادة الصخور الصلصالية الضعيفة النفاذية، وكثافة الشبكة المائية وغياب الغطاء النباتي، ثم مناخ شبه جاف يتميز بعدوانية التساقطات المطرية وعدم انتظامها. أضف إلى ذلك الاستغلال البشري المكثف وغير المعقلن لجل السفوح رغم قوة انحداراتها. تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نموذج تنبؤي باستخدام خوارزميات تعلم الآلة؛ حيث اعتمد النموذج على تحليل 10 متغيرات طبيعية وبشرية عبر دمج بيانات الاستشعار عن بعد (Sentinel-2)، ونموذج الارتفاعات الرقمية (DEM30 م)، والزيارات الميدانية. وقد أظهرت النتائج فعالية خوارزمية Random tree ودقتها التي وصلت إلى 90.1 % بالنسبة لهامش الدقة 90%، كاشفة أن 9% من مساحة الحوض مصنفة ضمن خطر قوي وقوي جدا، و58% من مساحته مصنفة ضمن خطر متوسط، بفعل تداخل لانحدارات قوية والتي تفوق 25% والأراضي الجرداء. كما يشكل هذا العمل إطارا منهجيا لدمج الذكاء الاصطناعي في دراسة وإدارة التعرية بحوض واد كزن، الأمر الذي مكننا من التوصل إلى إنجاز خريطة التنبؤ بالخطر (مقياس 1:5,000) كأداة عملية لدعم القرار وحلا علميا وعمليا لمواجهة هذا التحدي البيئي.
Author: ZAROUK, Douaa
Language: Arabic
Subfield: Soil Science
Domain: Life Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7220195019