Ce travail a été réalisé en collaboration avec l’Agence du bassin hydraulique de l'Oum Er Rbia (ABHOR), Beni Mellal (Maroc), suite à une convention entre la Faculté des Sciences et Techniques de Beni Mellal et L’ABHOR. Les auteurs remercient les relecteurs, tout particulièrement E. Gili, pour leur lecture attentive du manuscrit et leurs remarques constructives qui ont permis d’améliorer sensiblement la qualité du manuscrit. Éditeur scientifique : C. Morhange.
1La plaine de Tadla a connu depuis les années mille neuf cent quatre-vingts la succession de plusieurs épisodes de sécheresse. Ceci a provoqué une forte demande en eau pour répondre aux besoins de plus en plus accrus de l’irrigation, de l’usage industriel des sucreries et des cimenteries installées dans la région et de l’usage domestique de la population. Cela a induit une baisse du niveau piézométrique et une mobilisation importante des ressources en eau. De plus, les rejets des déchets domestiques et industriels, l’utilisation intensive des engrais et pesticides chimiques et l’augmentation des effluents issus de l'extraction de l'huile d'olive, constituent une sérieuse menace pour la qualité des eaux souterraines de la région. Dans ce contexte, une intensification des recherches sur l’ensemble de la plaine, devient nécessaire, en vue de définir la sensibilité de la ressource à toute forme de polluant introduit à partir de la surface du sol.
2De nombreuses approches ont été élaborées pour évaluer la vulnérabilité des eaux souterraines ; elles peuvent être divisées en trois grandes catégories : les méthodes statistiques, les modèles de simulation et les méthodes de cartographie à index. Ces dernières méthodes dites « d’indexation » sont les plus souvent utilisées, considérées comme les plus pertinentes vis-à-vis des réalités des terrains (GOGU et al., 2000 ; VRBA et al., 1994).
3Notre étude consiste à évaluer et à cartographier la vulnérabilité des nappes à la pollution de la plaine de Tadla par la méthode DRASTIC modifiée (SINAN et al., 2000), version modifiée de la méthode DRASTIC classique (ALLER et al., 1987), basée sur les paramètres DRASTIC qui interviennent dans le transfert vertical de la pollution à partir de la surface du sol. Cette méthode utilise cinq paramètres : la profondeur à la nappe, la recharge, le type de sol, la pente et la zone non saturée. Pour apprécier l’effet de chacun de ces paramètres sur la carte de vulnérabilité, une analyse de sensibilité a été faite en appliquant les deux tests : « the map removal sensitivity analysis » (LODWICK et al., 1990) et « the single parameter sensitivity analysis » ( Napolitano et al., 1996). Cette étude permet également de mettre en évidence le rôle des techniques de SIG dans l’évaluation de la vulnérabilité à la pollution.
4La région de Tadla-Azilal se situe au centre du Maroc, sur une superficie de 17 125 km2 (figure 1). Elle englobe trois provinces dont le chef lieu est Béni Mellal et occupée par 1 479 000 habitants en 2008 soit environ 4,85 % de la population totale du pays. Cette zone est caractérisée par un climat semi-aride et la quantité de précipitations varie entre 300 et 750 mm selon les années.
Fig. 1 - Carte de localisation de la zone d’étude
Location map of the study area
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5Défavorisée sur le plan climatique, la région bénéficie d'un important potentiel en eau, constitué par : des eaux de surface qui représentent 10 % du potentiel national mobilisé et des eaux souterraines qui représentent 13 % du potentiel national ; ce qui permet d’irriguer 18 % de la superficie irriguée du Maroc. Eu égard aux importantes ressources en eau dont dispose la région, les superficies irriguées restent encore faibles et peuvent être étendues.
6Sur le plan agricole, on note que la région de Tadla-Azilal est essentiellement à vocation agricole (PREFOL, 1986), l’agriculture constitue le principal axe de développement socio‑économique, la superficie agricole utile s’élevant à 259 600 ha et représentant 80 % de l’ensemble de la surface du sol. La production agricole est constituée essentiellement de betteraves, céréales, agrumes, oliviers, maraîchage et fourrages. Cependant, l’irrégularité de la pluviométrie, l’insuffisance des infrastructures de base et la pression démographique constituent une entrave au développement agricole. La région se distingue aussi par un potentiel forestier riche et diversifié couvrant une superficie de 500 106 ha et située surtout en zone de montagne. Le secteur de l’industrie est dominé par l’agro‑industrie qui regroupe 64 établissements et occupe 2 368 employés permanents. La production totale de ces unités est comptabilisée à plus d’un milliard de Dirhams.
7Le système aquifère de la région s’étend sur une large portion (10 000 km2) et il est décrit comme étant une succession d’unités hydrogéologiques, étroitement liées et d’importance variable. De l’amont vers l’aval, on trouve : l’aquifère phréatique du mio-plio-quaternaire, l’aquifère calcaréo-sableux de l’éocène, l’aquifère carbonaté du sénonien, l’aquifère carbonaté du turonien (ou localement du cénomano-turonien) (ABHOER, 2007a). L’aquifère du mio-plio-quaternaire se compose de deux nappes, la nappe des Béni-Amir et la nappe des Béni‑Moussa, séparées par l’oued Oum‑er‑Rbia. Le présent travail concerne la nappe des Béni‑Amir qui circule dans le complexe des séries fluvio‑lacustres très hétérogènes, contenant notamment une alternance de de limons, de marnes, de marno-calcaires, de calcaires lacustres et de conglomérats. Elle s’étend de la rivière d’Oum Er-Rbia au sud, du canal principal des Béni-Amir au nord, aux limites des affleurements des formations mio-plio-quaternaires à l’est et à l’ouest (ABHOER, 2007b).
8La méthode DRASTIC modifiée (Sinan et al., 2000) se base sur les paramètres relatifs uniquement à la zone vadose, ou zone non saturée, et ne prend pas en compte la perméabilité et la lithologie du substrat, car ces deux paramètres n’interviennent pas dans le transfert vertical de la pollution à partir de la surface du sol. Certains scientifiques ont montré que la vulnérabilité des nappes peut être élaborée sans faire appel à tous les paramètres DRASTIC (BARBER et al., 1993 ; MERCHANT, 1994). Selon ROSEN et al., (1994) la conductivité hydraulique de la nappe n’a pas d’influence sur la vulnérabilité, car elle n’intervient pas directement dans les processus d’adsorption et d’échange de cations et les réactions d’oxydoréduction.
9La méthode DRASTIC modifiée est utilisée pour l’évaluation et la cartographie de la vulnérabilité intrinsèque verticale à la pollution des nappes par systèmes paramétriques. Il s’agit d’une méthode de cotation numérique. Les cinq paramètres pris sont les suivants :
-
D : Depth to groundwater (profondeur de la nappe) ;
-
R : Recharge (recharge) ;
-
S : Soil media (nature du sol) ;
-
T : Topography (topographie, pente) ;
-
I : Impact of the vadose zone (nature de la zone non saturée).
10Les données utilisées pour le calcul et la cartographie de ces paramètres sont illustrées dans le tableau 1.
Tableau 1 - Origine et mode d'acquisition des données utilisées pour l’élaboration des cinq calques des paramètres DRASIC.
Table 1. Origin and mode of acquisition of the data used for the development of the five layers of DRASTIC parameters
11La méthode affecte un poids variant entre un et cinq et une note de un à dix (tableau 2) à chaque paramètre utilisé afin de relativiser leur importance respective en matière de vulnérabilité. L'indice de vulnérabilité final (Iv) est la somme des produits des notes par les poids des cinq paramètres selon la formule suivante :
12Iv= DrDw + RrRw + SrSw + TrTw +IrIw
-
Avec : D, R, S, T, I : paramètres utilisés par la méthode DRASTIC modifiée ; r, w : poids et notes attribués à chaque paramètre utilisé.
Tableau 2 - Poids et notes des paramètres de la méthode DRASTIC
Table 1. DRASTIC Rating and Weighting Values for the Various Parameters (ALLER et al., 1987)
13Les valeurs des indices obtenues sont regroupées (tableau 3), selon ALLER et al,. (1987) en cinq classes dont chacune correspond à un degré de vulnérabilité.
Tableau 3 - Les valeurs des indices correspondent à chaque degré de vulnérabilité
Classes of DRASTIC Vulnerability Index (ALLER et al., 1987)
L’approche cartographique a été réalisée à l’aide du logiciel ArcGIS® et permet de compiler les données spatiales, calculer les indices à partir de la répartition géographique des scores pondérés attribués aux cinq paramètres, et de réaliser la carte de vulnérabilité qui représente la variation des indices de vulnérabilité. La classification de ces indices en fonction des classes DRASTIC permet de spatialiser la vulnérabilité relative de chaque secteur étudié. La figure 2 illustre les différentes étapes de l’élaboration de la carte de vulnérabilité.
Fig. 2 - Étapes d’élaboration de la carte finale de vulnérabilité à la pollution
The steps of the development of the final map of vulnerability to pollution
14En vue d’élaborer une carte de vulnérabilité prenant en compte les fluctuations naturelles et le forçage anthropique de la nappe, on a utilisé les niveaux piézométriques les plus faibles mesurés mensuellement sur une période de dix ans (2005-2015), ce qui permet de représenter la situation la plus défavorable, car plus la nappe est proche de la surface plus elle est vulnérable à toute contamination de surface. La carte piézométrique (figure 3 a) est établie à partir des relevés de 31 puits et piézomètres. Après interpolation des données, une classification de chaque pixel est faite en fonction des côtes de la méthode DRASTIC (figure 3b). Les coefficients de ce paramètre D varient de 1 à 10. La carte de la profondeur de la nappe montre que les niveaux piézométriques sont faibles dans les bordures sud-est et sud-ouest, zones les plus susceptibles d’être polluées.
Fig. 3 - Carte piézométrique de la zone d’étude (a) : profondeur d’eau ; (b) : scores pondérés de la profondeur d’eau
Map of water depth in the study area (a) : water depth ; (b) : weighted scores of the water depth
Données d’entrée : données des puits (niveau statique).
Sources : Agence du bassin hydraulique de l'Oum Er Rbia.
15L’estimation de la recharge d’un aquifère est un paramètre qui est difficile à déterminer à cause de la multiplicité des facteurs qui l'affectent. La présence de terroirs irrigués et non irrigués (BADRAOUI et STITOU, 2003) constitue le facteur ayant le plus d’effet sur le taux de recharge. Les entrées sont constituées en grande partie des infiltrations d’eau d’irrigation qui sont estimées à 24 Mm3 par an. Les infiltrations à partir des eaux de pluie ne sont que de 2 Mm3 par an. Le drainage superficiel à l’intérieur de la zone d’étude est tellement négligeable que la lame d’eau excédentaire nette s’infiltre dans le sol et rejoint la nappe. Le drainage profond par la rivière Oum er-Rbia est très limité en raison, d’une part, du sens de l’écoulement de la nappe qui se fait dans le sens NE-SO, quasi-parallèle à la rivière. Et d’autre part, la présence d’un réseau de failles, tout au long de la rivière, constitue avec les formations marneuses, une barrière relativement imperméable. En outre, Les transmissivités mesurées aux limites du canal principal d’irrigation sont relativement faibles (de l’ordre de 10-3 m2/s, BOUCHAOU, 1995). La recharge concentrée est donc prédominée par les retours d’irrigation, qui constituent la principale composante d’alimentation alors que la recharge diffuse se fait par infiltration des précipitations.
16Pour une estimation plus précise des valeurs de la recharge efficace, on a utilisé une carte (figure 4 a) réalisée à partir de la carte simulée par le modèle hydrologique « Wetspass » (TAMMAL et al., 2014) qui permet d’estimer à long terme des paramètres influençant la recharge efficace des ressources souterraines. Les entrées de ce modèle incluent les données de l’occupation du sol, la profondeur initiale de la nappe, la précipitation, l’évapotranspiration potentielle, la vitesse du vent et les types de sols. Ces indicateurs sont interconnectés dans le modèle par leurs tables d’attributs respectifs. Les flux d’irrigation sont également inclus dans le calcul de la lame d’eau infiltrée. La carte (figure 4 b) élaborée à partir de la classification des valeurs du paramètre R, montre que les territoires irrigués sont à l’origine les principales zones de recharge.
Fig. 4 - Carte simulée par Wetspass de la recharge annuelle (en mm) (a) : recharge annuelle; (b) : scores pondérés de la recharge
Map Wetspass simulated of the annual recharge ( in mm) (a) : annual recharge ; (b) : weighted scores of the recharge
Données d’entrée : Carte de recharge annuelle simulée par le modèle Wetspass.
Sources : Agence du bassin hydraulique de l'Oum Er Rbia.
17Les données utilisées ont été exportées à partir de la carte pédologique du périmètre irrigué du Tadla.
18La carte pédologique (figure 5 a) présente cinq différentes classes de sols : calci-magnésiques, complexes, fersiallitiques, hydromorphes et isohumiques (LOUKILI et al., 1999 ; BELLOUTI et al., 2002). La carte (figure 5 b) générée après classification montre que la zone d’étude présente deux classes de textures : Les sols à texture limoneuse occupent la majorité du terrain étudié du fait des pratiques agricoles et des phénomènes d’érosion qui transforment la texture limoneuse en limons fins.
Fig. 5 – Carte pédologique de la zone d’étude (a) : pédologie ; (b) : scores pondérés de la pédologie
Soil map of the study area (a) : Soil Media; (b) : weighted scores of the Soil Media
Données d’entrée : carte pédologique du périmètre irrigué du Tadla
Source : OMRVA (Office régional de mise en valeur agricole) de Tadla
19Le paramètre topographie est représenté par les valeurs de la pente en degrés. Il traduit la capacité des eaux superficielles à introduire des agents polluants vers la nappe en influençant les taux d'infiltration et de ruissellement. Le modèle numérique de terrain a été utilisé pour calculer la pente en tous points de la zone d'étude (figure 6 a). La carte (figure 6 b) élaborée après classification de chaque pixel, en fonction des systèmes de cotation, montre que la quasi-totalité de la région est caractérisée par une pente très faible, inférieure à 2°.
Fig. 6 – Carte des pentes de la zone d’étude (a) : pentes ; (b) : scores pondérés des pentes
Slope map of the study area (a) : Slope; (b) : weighted scores of the Slope
Données d’entrée : MNT
Source : ASTER DEM, résolution 30 m.
20La zone vadose ou zone non saturée correspond aux couches de terrain entre la surface topographique et la côte piézométrique maximale de la nappe. L'intérêt de cette zone réside essentiellement dans sa perméabilité et sa capacité d'atténuation. La carte « I » est obtenue par l’interprétation et la corrélation de 25 forages réalisés dans la zone d’étude (figure 7 a). Les différentes classes ainsi obtenues sont pondérées de 3 à 10 selon le modèle DRASTIC. La carte matricielle (figure 7 b) montre que la lithologie de la zone vadose en sud-est représente des notes DRASTIC importantes. Ce qui veut dire que cette zone non saturée en eau est constituée de matériaux perméables, par conséquent, le risque de pollution est élevé.
Fig. 7 : Nature lithologique de la zone non saturée de la zone d’étude(a) : la lithologie de la zone non saturée; (b) : scores pondérés de la lithologie de la zone non saturée
Map of the lithology of the unsaturated zone (a) : Vadose zone; (b) : weighted scores of the lithology of the unsaturated zone
Données d’entrée : données des forages
Source : Agence du bassin hydraulique de l’Oum Er Rbia.
21Deux tests de sensibilité ont été effectués :
22a) « the map removal sensitivity analysis » (LODWICK et al., 1990) permet d’identifier la sensibilité de la carte de vulnérabilité, en supprimant un paramètre de la carte, il est calculé par l’équation suivante :
23S= (|V/N-V’/n|/V)*100
-
S est la sensibilité mesurée exprimée en termes d'indice de variation.
-
V est l’indice de vulnérabilité DRASTIC.
-
V’ est l’indice de vulnérabilité calculé après la suppression d’un seul paramètre.
-
N et n sont le nombre de calques utilisés dans le calcul des indices.
24b) « the single parameter sensitivity analysis » (Napolitano et Fabbri, 1996) évalue l’impact des paramètres DRASTIC modifiée sur l’échelle de vulnérabilité. Il est basé sur la comparaison entre les poids effectifs attribués aux paramètres d’entrés avec les poids théoriques. Les poids effectifs sont calculés par l’équation suivante :
25W = (Pr Pw/V)*100
-
W est poids effectif d’un paramètre.
-
Pr et Pw sont les poids et la valeur de l’intervalle attribués à ce paramètre.
-
V est l’indice de vulnérabilité DRASTIC.
26La carte de l’indice DRASTIC modifiée (figure 8) présente cinq intervalles d’indice variant de 28 à 137. Chaque indice ainsi calculé représente une évaluation du niveau de risque de contamination de la nappe, ce risque augmentant avec la valeur de l’indice (ALLER et al., 1987).
27
Fig. 8 - Répartition de l'indice DRASTIC modifiée de la nappe des Béni
Map of the distribution of the modified DRASTIC index

28Après regroupement des valeurs obtenues des indices en fonction des classes de la méthode DRASTIC (tableau 3), on obtient la carte suivante qui permet de visualiser le degré relatif de vulnérabilité de chaque secteur de la zone étudiée.
29L’observation de la carte de vulnérabilité (figure 9) montre que la répartition spatiale des degrés de vulnérabilité de la nappe des Béni Amir est généralement de très faible à moyenne.
Fig. 9 - Carte de vulnérabilité selon la méthode DRASTIC modifiée, de la zone d’étude
DRASTIC modified vulnerability map
30Les classes de vulnérabilité moyenne sont localisées au sud-est de zone d’étude et peuvent s’expliquer par la faible profondeur du plan d’eau, la forte recharge efficace et la perméabilité des formations lithologiques de la zone vadose, Ces conditions favorisent l’infiltration des contaminants et ces secteurs sont sensibles à la pollution et doivent donc être surveillées.
31La classe à vulnérabilité faible est essentiellement située dans le secteur sud-est et sud-ouest avec quelques points au Nord de la région d’étude. La vulnérabilité faible peut s’expliquer par la faible perméabilité des formations lithologiques de la zone non saturée et la faible recharge.
32Les zones à vulnérabilité très faible occupent le reste du territoire étudié. Elle est due essentiellement à la localisation dans des secteurs non irrigués où la recharge se fait uniquement par les précipitations hivernales et à la profondeur de la nappe.
33L’analyse de la figure 10 révèle que la région est couverte par trois classes de vulnérabilité à la pollution, Il s’agit d’une classe de vulnérabilité très faible qui occupe une grande partie de la zone d’étude (54 %) suivie de la classe de vulnérabilité faible occupant 38 % de la zone d’étude et enfin la classe de vulnérabilité moyenne qui couvre 8 % du territoire étudié.
Fig. 10 - Répartition spatiale, en pourcentage, des degrés de vulnérabilité à la pollution
Spatial distribution in percentage terms of the degrees of vulnerability to pollution
34Les statistiques descriptives des paramètres DRASTIC (tableau 4) montrent que les paramètres ; topographie T, zone non saturée I et profondeur de la nappe D dont les notes moyennes sont respectivement : 6,6, 4,8 et 4,7, favorisent davantage le risque de contamination de la nappe des Béni Amir. Cependant les paramètres ; recharge R et profondeur de la nappe D, dont les coefficients de variation sont respectivement de 67 % et 66 %, contribuent de manière plus significative aux variations de l’indice de vulnérabilité.
Tableau 4 – Les statistiques descriptives des paramètres DRASTIC
Table 4. Descriptive statistics of DRASTIC modified parameters
35Le tableau 5 illustre les résultats statistiques de l'enlèvement d’un paramètre DRASTIC modifiée. On constate que la suppression d’un paramètre provoque une variation de l’indice de vulnérabilité. L’élimination du paramètre sol S engendre une faible variation de l'indice de vulnérabilité (moyenne d’indice de variation = 2 %) du fait du faible poids attribué à ce paramètre (3). Un faible indice de variation est également observé lors de la suppression du paramètre recharge R, en raison des faibles notes moyennes qui lui sont attribuées (3,1).
Tableau 5. Les statistiques du test « Map removal sensitivity analysis »
Table 5. Statistics of « Map removal sensitivity analysis » test
36L'indice DRASTIC modifiée est très sensible à l'élimination des paramètres profondeur d'eau (D) et impact de la zone non saturée (I), en raison des notes élevées qui leurs sont attribuées. En outre, le modèle semble être sensible à l'élimination du paramètre topographique T. Ce paramètre est considéré comme théoriquement le moins important (poids = 1) mais des notes élevées lui sont attribuées (note moyenne de 6,6) car la plus grande partie de la zone d'étude montre des faibles pentes, variant généralement de 0 à 6 degrés, qui favorisent l’infiltration des eaux superficielles et augmentent donc le risque de contamination des eaux souterraines.
37Ce test compare les poids théoriques et les poids effectifs des paramètres du modèle DRASTIC modifié. Le tableau 6 représente les résultats du test et montre qu’il y a quelques écarts entre les poids théoriques et les poids effectifs des paramètres du modèle DRASTIC modifié. La recharge R est le paramètre le moins efficace dans l'évaluation de la vulnérabilité, son poids effectif moyen est de 16 % alors que son poids théorique est de 23 %.
Tableau 6. Les statistiques du test « Single-parameter sensitivity analysis »
Table 6. Statistics of» Single-parameter sensitivity analysis » test
38Les paramètres profondeur de la nappe D, topographie T et impact de la zone non saturée I, sont les paramètres qui influencent le plus la vulnérabilité car leurs poids effectifs moyens (respectivement 30 %, 9 % et 32 %) sont supérieurs à leurs poids théoriques.
39Dans cette étude, Le modèle DRASTIC modifié couplé à un SIG a été utilisé pour évaluer la vulnérabilité de la nappe des Béni Amir à la pollution. Les cinq paramètres DRASTIC modifié : la profondeur des eaux souterraines D, la recharge nette R, le sol S, la topographie T et l'impact de la zone non saturée I, ont été élaborés et classés pour calculer des indices de vulnérabilité.
40La répartition spatiale des degrés de vulnérabilité à la pollution de la nappe des Béni Amir est généralement de très faible à moyenne, les indices variant entre 28 et 137. Ils permettent de caractériser trois classes de vulnérabilité : très faible (28‑79), faible (80‑120) et moyenne (121‑160). Les zones à très faible vulnérabilité occupent presque la moitié de la superficie de la zone d’étude alors que les indices les plus élevés sont localisés dans les zones NE en raison de la nature des formations lithologiques perméables, la recharge nette élevée et la faible profondeur des eaux souterraines. Cette analyse révèle que les paramètres « recharge R » et « sol S » n’ont pas d'impact significatif sur le modèle DRASTIC modifié, alors que la profondeur de l’eau D, l'impact de la zone non saturée I et la topographie T ont un impact significatif sur ce modèle.
41Cette approche spatialisée de la vulnérabilité permet aux organismes intéressés d’assurer une gestion durable de la ressource en eau souterraine. Elle constitue un support d’aide à la décision en matière de planification et d’aménagement du territoire en identifiant les zones les plus menacées par la pollution des aquifères.