Cartographie De La Vulnérabilité Côtière Par L'intégration Des Méthodes Géo-spatiales : Cas De Mostaganem (ouest Algérien)
2021
Articles Scientifiques Et Publications
Génie Eléctrique Et Eléctronique

École Nationale Supérieure D’hydraulique - Alger

B
Bengoufa, Soumia
S
Simona, Niculescu

Résumé: Dans le contexte de la croissance d'activités socio-économiques littorales et l’accentuation des risques côtiers, ce travail vise à évaluer la vulnérabilité d’un linéaire côtier de 32 km de la ville de Mostaganem (l’Ouest-Algérien). En utilisant des méthodes de télédétection et des Système d'Information Géographique (SIG), cinq variables physiques et socio-économiques, à savoir le taux d'érosion (trait de côte), le type du relief, la pente, la hauteur significative des vagues (Hs) et le type d’occupation du sol, sont traitées. Un modèle de SIG a été créé pour calculer un Indice de Vulnérabilité Côtière (IVC) en utilisant une méthode de pondération. Sur la base des valeurs de l'IVC, la côte est catégorisée en quatre classes de vulnérabilité, à savoir : faible (7,5 km), modérée (4.08 km), élevée (11 km), et très élevée (9,74 km). Cette étude pourrait contribuer à la cartographie de la vulnérabilité de la zone d’étude dans une optique de mitigation et prévention du risque de l’érosion côtière. ABSTRACT. In the context of the increasing rate of coastal socio-economic activities and the exacerbating of the coastal hazards, this work aims to assess the coastal vulnerability of 32 km of the Mostaganem coastline (Algeria), using remote sensing methods and Geographic Information Systems (GIS). To achieve that, five variables, namely erosion rate (shoreline), relief type, slope, significant wave height (Hs) and land use type, are considered. A GIS model was created to calculate a Coastal Vulnerability Index (CVI) based on weighting method. According to the CVI values, the shoreline is classified into four vulnerability classes, LOW (42.5 km), MODERATE (23.46 km), HIGH (34.61 km), and VERY HIGH (7.5 km). Thus, this study is useful for risk mitigation and prevention of coastal erosion hazard.

Mots-clès:

indice de vulnérabilité
ouest-algérien
machine learning
sig
erosion
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