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Université de Montpellier 2 – Laboratoire HydroSciences Montpellier
Master Recherche Eau et Environnement
Mention Biologie Géologie Agroressources Environnement - Sciences Pour l’Environnement
Département des Sciences de la Terre de l’Eau et de l’Environnement de Montpellier
Rapport de Master Recherche R2E Eau et Environnement
THEME
Analyse hydrologique multi-échelle du bassin de l’Ouémé supérieur :
processus dominants à l’origine des écoulements.
Soutenu le 25 Juin 2009 par :
Arsène AKOGNONGBE
Devant le jury composé de :
Gil MAHE : Président du jury
Luc SEGUIS : Examinateur
Jean-Luc SEIDEL : Examinateur
Christophe PEUGEOT : Tuteur de stage
i
Table des matières
Liste des figures ....................................................................................................................................................... iii
Liste des tableaux .................................................................................................................................................... iii
Remerciements ....................................................................................................................................................... iv
Sigles et acronymes .................................................................................................................................................. v
Introduction ............................................................................................................................................................ 1
1. Contexte, justification et objectifs ...................................................................................................................... 2
1.1. Contexte scientifique ....................................................................................................................................... 2
1.2. Le programme AMMA et le projet OUEME-2025 ............................................................................................ 2
1.2.1. Le programme AMMA ................................................................................................................... 2 1.2.2. Le projet OUEME-2025 .................................................................................................................. 3 1.3. Problématique de l’étude ................................................................................................................................ 3
1.3.1. Justification ................................................................................................................................... 3 1.3.2. Objectifs de l’étude ....................................................................................................................... 4 2. Matériels et méthodes ........................................................................................................................................ 5
2.1. Le milieu physique ............................................................................................................................ 5 2.1.1. La haute vallée de l’Ouémé ........................................................................................................... 5 2.1.2. Climat ............................................................................................................................................ 6 2.1.3. Relief et sols .................................................................................................................................. 7 2.1.4. Géologie ........................................................................................................................................ 8 2. 1.5. Végétation .................................................................................................................................... 8 2.2. Synthèse bibliographique sur le sujet .............................................................................................................. 8
2.3. Principe du modèle de décomposition utilisé ................................................................................................ 10
2.3.1. Rappel des hypothèses ................................................................................................................ 10 2.3.2. Application faite sur le bassin versant de la Donga .................................................................... 11 2.4. Formulation mathématique des processus mis en évidence ......................................................................... 11
2.4.1. Cas d’un modèle à deux compartiments ..................................................................................... 11 2.4.2. Cas d’un modèle à trois compartiments ..................................................................................... 12 2.5. Les données utilisées ..................................................................................................................................... 13
2.5.1. Les données hydrométriques et pluviométriques ...................................................................... 13 2.5.2. Les données relatives aux mesures hydrochimiques sur le bassin ............................................. 13 2.5.3. Les données de la physique du bassin versant ........................................................................... 13 2.6. Méthodologie adoptée .................................................................................................................................. 13
2.6.1. Détermination de la valeur typique des pôles ............................................................................ 13 2.6.2. Recherche de relation causale : méthode de l’Analyse en Composantes Principales (ACP) ...... 14 2.6.3. Contrôle des données et utilisation des tableaux dynamiques croisés ...................................... 15 3. Résultats et discussions ..................................................................................................................................... 16
3.1. Résultats sur le contrôle des données et détermination de la valeur des pôles ........................... 16 3.2. Co-fluctuation à travers la méthode d’’Analyse en Composantes principales (ACP) .................... 16 3.2.1. Détermination des liens entre les variables ................................................................................ 16 3.2.2. Analyse des regroupements entre les variables ......................................................................... 18 3.2.3. Analyse du regroupement des bassins ........................................................................................ 20 Synthèse ................................................................................................................................................ 22 3.3. Décomposition des hydrogrammes de crue sur le bassin.............................................................................. 22
3.3.1. Cas d’un modèle à deux compartiments ..................................................................................... 22 3.3.1.1. Décomposition à l’échelle de la crue ....................................................................................... 22 3.3.1.1.1. Eléments chimiques .............................................................................................................. 22
ii
3.3.1.1.2. Conductivité électrique ......................................................................................................... 23 3.3.1.2. Décomposition à l’échelle de la saison .................................................................................... 29 3.3.1.2.1. Cas de Bokpérou .................................................................................................................... 29 3.3.1.2.2. Eléments chimiques .............................................................................................................. 32 3.3.1.2.2. Conductivité électrique ......................................................................................................... 32 3.3.1.3. Discussion de l’origine probable des minéraux ........................................................................ 37 3.3.2. Tableau dynamique croisé .......................................................................................................................... 38
3.3.2.1. Valeurs d’éléments pour Q2/Q en dehors de la limite des valeurs de pôles ........................... 38 3.3.2.2. Valeur moyenne dans la rivière non comprises entre les valeurs de pôles et valeur minimale dans la rivière > valeur du pôle souterrain ........................................................................................... 38 3.3.2.3. Valeur maximale dans la rivière < valeur de la pluie et Valeur maximale dans la rivière > valeur du pôle souterrain ...................................................................................................................... 39 3.3.2.4. Valeur minimale dans la rivière < valeur de la pluie ................................................................ 39 3.3.3. Décomposition avec les chroniques de la CE ............................................................................. 39 3.3.4. Modèle de décomposition à trois pôles ...................................................................................... 42 3.3.4.1. Application sur le bassin de Bétérou ........................................................................................ 42 3.3.4.2. Discussions et synthèse générale des résultats de la décomposition à deux et à trois pôles . 45 Conclusion générale et recommandations ........................................................................................................... 46
Références bibliographiques ................................................................................................................................. 48
ANNEXE .................................................................................................................................................................... I
iii
Liste des figures
Figure 1 : Sites de méso-échelle instrumentés dans le cadre du programme AMMA ............................................ 2
Figure 2 : Observatoire hydrométéorologique de la hautre vallée de l’Ouémé montrant les bassins objet de la présente étude (Atindogbé, 2007) .......................................................................................................................... 5
Figure 3 : Schéma de la circulation du harmattan et de la mousson en Afrique occidentale (Coude-Gaussen et Rognon, 1983) ......................................................................................................................................................... 6
Figure 4 : Schéma conceptuel des flux hydriques a` l’échelle d’un versant (cas du bassin versant de la Donga (OHHVO) (Kamagaté et al., 2007) ......................................................................................................................... 10
Figure 5 : Cercle de corrélation des variables formé par les axes F1 et F2 ........................................................... 19
Figure 6 : Cercle de corrélation des variables formé par les axes F1 et F3 ........................................................... 20
Figure 7 : Graphe des individus formé par les axes F1 et F2 ................................................................................. 21
Figure 8 : Graphe des individus formé par les axes F1 et F3 ................................................................................. 21
Figure 9 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la crue sur les stations d’Afon pont, de Bétérou et Tébou ........................................................................................................................ 26
Figure 10 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la crue sur les stations d’Afon pont et Bétérou ........................................................................................................................... 28
Figure 11 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison à Bokpérou ... 31
Figure 12 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison ...................... 35
Figure 13 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison sur la station de Sani ....................................................................................................................................................... 36
Figure 14 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison sur les stations d’Afon pont et Bétérou ........................................................................................................................... 41
Figure 15 : Décomposition du modèle à trois pôles à l’échelle de la crue sur la station de Bétérou ................... 44
Liste des tableaux
Tableau 1 : La localisation et la superficie des 12 sous-bassins objet de cette étude ............................................ 6
Tableau 2 : Valeurs propres, pourcentages et pourcentages cumulés ................................................................. 16
Tableau 3 : Matrice de corrélation des éléments chimiques, des données pédologiques, des données d’écoulement et de la superficie du bassin .......................................................................................................... 17
Tableau 4 : Contribution des variables à la détermination des axes F1, F2 et F3 ................................................. 19
Tableau 5 : Pourcentage significatif des éléments/stations issus du tableau croisé dynamique ......................... 38
iv
Remerciements
Le travail présenté ici a été mené à son terme grâce à l’appui et aux encouragements de maintes personnes.
Qu’il me soit permis ici d’exprimer mes remerciements à tous. Je tiens à remercier particulièrement :
Monsieur Christophe Peugeot. Qu’il reçoive ici mes sincères et profonds remerciements pour m’avoir proposé
ce thème et surtout pour l’encadrement si précieux qu’il m’a fourni, aussi pour sa disponibilité, ses précieux
conseils tout au long de ce stage, ses grandes qualités scientifiques et son sens humain. Il m’a beaucoup facilité
le travail par son attention et son encadrement permanent ; ses conseils éclairés, ses remarques pertinentes et
ses connaissances dans le domaine de l’hydrologie m’ont été d’un apport très appréciable.
Mr Eric Servat, Luc Séguis, Pr Michel Boko, Christophe S. Houssou pour le suivi et l’intérêt qu’ils ont manifesté
pour mon travail.
Mr Expédit Vissin, Mr Henri Totin, Mr Ernest Amoussou et tous les membres du LECREDE, merci pour leur
assistance, leur encouragement et leur conseil.
Arnaud Bruno ZANNOU veuilles recevoir ici l’expression de ma profonde gratitude et de mon infini respect pour
ta sollicitude à mon égard. Cela a été d’un grand avantage de t’avoir à Montpellier et d’avoir accepté de
partager avec moi tes expériences en matière d’hydrologie.
Mes gratitudes vont aussi particulièrement à Moussa M’Baye qui n’a ménagé aucun effort pour m’aider dans
mes premières démarches ici et aussi pour ses si précieux conseils.
Je voudrais également adresser ma gratitude au Dr Goné Droh Lanciné, à Mahamadou Koita pour tout ce qu’il a
fait pour moi, à Awa N’Diaye, Mathieu Le Coz pour leur contribution à mon travail.
Mes profondes gratitudes vont également à Mr Maurille Agoua, à Adeline Agbidinoukoun, Orianne Houècandé,
Ossénatou Mamadou, Annie Adjéhounou, Koumassi Hervé, Ambroise Adjiha-hounsa, Cissé le frère, Horacio
Hodonnou, Maxime Dohou, Frédéric Houèlohkou et plus particulièrement à Mlle Justine Vodounnon.
Toutes mes reconnaissances aussi aux membres du projet Ouémé-2025 puis au représentant et au comptable
du Programme d’Approvisionnement en Eau Potable PEP/GTZ pour leurs appuis financiers.
Mes gratitudes vont aussi à mon grand frère Andoche Akognongbé, à tous mes frères et sœurs, à mes parents,
pour leur conseil, puis à tous ceux qui de près ou de loin m’ont soutenu durant toute cette période.
v
Sigles et acronymes
ACP : Analyse en Composante Principale
AMMA : Analyse Multidisciplinaire de la Mousson Africaine.
AUF : Agence Universitaire de la Francophonie
CATCH : Couplage de l’Atmosphère Tropicale et du Cycle Hydrologique
CE : Conductivité Electrique
EOP : La période d’observations renforcées
F.I.T. : Front Inter Tropical
IMPETUS :
Approche Intégrée pour une Gestion Efficiente des Ressources Hydriques Limitées
en Afrique de l’Ouest
IRD : Institut de Recherche pour le Développement
LOP : La période d’observation à long terme
MOA : Mousson Ouest Africaine
OHHVO : Observatoire Hydrométéorologique de la Haute Vallée de l’Ouémé.
ORE : Observatoire de Recherche en Environnement
SIG : Système d’Information Géographique
ZCIT : Zone de Convergence Intertropicale
1
Introduction
Les ressources en eau sont sous la pression croissante de l’essor démographique, de l’activité économique et
de la concurrence grandissante pour l’eau entre les différents utilisateurs. De nombreux pays sont
majoritairement constitués de roches de socle (majeure partie de notre zone d’étude) et fondent leur
alimentation en eau essentiellement sur les eaux souterraines.
La pluie constitue la première des ressources en eau, mise en valeur par l'agriculture pluviale à l'endroit même
où elle tombe. En ruisselant et en se concentrant dans les rivières, elle est aussi à l'origine de tous les autres
types de ressource.
Pour identifier les chemins de l’eau et les processus de génération des écoulements, une multitude
d’approches expérimentales a été utilisée pour la communauté hydrologique. Le traçage géochimique
(isotopique et/ou chimique) est l’une des approches qui a été appliquée dans plusieurs bassins versants afin
d’étudier leur fonctionnement hydrologique. Il ne suffit plus de connaître les débits, il faut aussi étudier avec
précision l’origine et les chemins de l’eau sur les bassins versants (Gnouma, 2006).
En effet, l’eau est un agent très puissant de la transformation géochimique des milieux et le bassin versant
constitue un ensemble de réacteurs ouverts interconnectés, soumis à une dynamique hydrochimique très
complexe (Karambiri, 2003). Afin de faire face à ces problématiques, l’emploi des traceurs naturels et/ou
artificiels s’est progressivement généralisé à partir des années 1970 (Gnouma, 2006). Dans le domaine de
l’hydrologie, l’application de cette technique couvre deux champs principaux : la détermination du temps de
résidence à travers le suivi pluriannuel des signatures isotopiques des précipitations et des débits et l’étude de
la génération des écoulements à travers la décomposition des hydrogrammes et ainsi l’identification des
principaux compartiments d’écoulement participant à l’écoulement de crue. Et c’est ce dont il sera question
dans le présent travail. Une telle étude similaire menée sur le bassin versant de la Donga (sous bassin de
l’OHHVO) a révélé le rôle prépondérant des écoulements de subsurface sur les écoulements de surface
(Kamagaté, 2006). Les processus mis en évidence par cette étude ont besoin d’être vérifiés et validés à une plus
grande échelle, celle de l’Ouémé.
Cette étude, initiée dans le domaine de l’hydrogéochimie sur la haute vallée de l’Ouémé, est une contribution à
la compréhension du fonctionnement hydrogéochimique. A long terme, il pourra contribuer à l’élaboration ou
à l’amélioration des modèles hydrologiques d’où l’importance de son amélioration et sa poursuite.
Ce mémoire s’articule autour de trois chapitres. Le premier présente le contexte scientifique dans lequel ce
travail s’insère et la description du milieu d’étude, le deuxième expose la démarche méthodologique utilisée
pour l’analyse des données et le troisième présente les résultats et les discussions.
2
1. Contexte, justification et objectifs
1.1. Contexte scientifique
Le présent travail s’insère dans le cadre général des études sur le fonctionnement hydrologique du bassin de
l’Ouémé Supérieur. Il constitue une contribution aux programmes de recherche internationaux AMMA et
OUEME-2025 (financement FSP RIPIECSA, Ministère français des Affaires Etrangères). Ce second projet,
contribue à l’étude de la dynamique et de la disponibilité des Ressources en Eau du Bassin de l’Ouémé à
l’horizon 2025.
Ce chapitre présente succinctement le contexte scientifique, la problématique et les objectifs du travail et
ensuite le contexte géographique de l’étude.
1.2. Le programme AMMA et le projet OUEME-2025
1.2.1. Le programme AMMA
Le programme AMMA a été lancé dans le but d’expliquer les interactions entre l’atmosphère, la biosphère et
l’hydrosphère par la compréhension de la mousson et de ses variations à différentes échelles spatio-
temporelles, ainsi que la maîtrise de l’impact de sa variabilité sur la ressource en eau, l’agriculture et la santé à
différentes échelles spatiales. Dans l’espace on distingue trois sites de méso-échelle (figure 1) :
- le degré carré d’HAPEX-sahel (the Hydrologic Atmospheric Pilot Experiment in the Sahel), au Niger
suivi depuis 1990 (10 000 km2, 2°E –3°E ; 13°N – 14°N) ;
- le gourma malien (30 000 km2, 15°N - 17°N) ;
- le haut bassin de l’Ouémé au Bénin (14 000 km2, 9°N – 10°N).
Gourma malien
Niamey
Ouémé
MALI
NIGER
BENIN
0-5
5
50-10
10
10-15
15
15
20
25
Contour pays
Site de méso-échelle
Longitude (°E)
Lat
it ude
(°N
)
Figure 1 : Sites de méso-échelle instrumentés dans le cadre du programme AMMA Le présent travail concerne le site béninois d’AMMA, localisé dans une fenêtre de coordonnées 1°35’ E et 3° E
puis 9° N et 10° N.
3
1.2.2. Le projet OUEME-2025
De nombreux travaux de recherche (AMMA, IMPETUS), thèses et rapports (Zannou, Métadier, 2006 ; Le Lay,
2002, 2006 ; Kamagaté, 2006 …) se sont intéressés à l’évaluation des ressources en eau du bassin de l’Ouémé.
Cette évaluation s’est révélée peu satisfaisante pour rendre compte de la disponibilité interannuelle de la
ressource et de sa dynamique saisonnière. Ceci résulte du manque de données en qualité et en quantité sur
ces dernières années du fait d’une part, de l’insuffisance de la couverture du réseau d’observations et d’autre
part de l’absence de moyens financiers pour un suivi régulier. Cette situation explique l’abandon de la majorité
des stations de suivi hydrologique du réseau national et la qualité très peu satisfaisante du réseau actuel dans
le bassin de l’Ouémé (à l’exception de la haute vallée bien suivie dans le cadre des projets AMMA et IMPETUS).
Il importe donc de combler au plus tôt, le déficit d’informations fiables sur ce bassin au risque de
compromettre dangereusement l’avenir du pays. Les différents éléments ci-dessus évoqués ont donc incité les
acteurs du secteur de l’eau, notamment la Direction Générale de l’Eau sous la houlette du Comité AMMA-
Bénin, à initier le projet OUEME-2025.
Les objectifs scientifiques du projet, concernent la compréhension et la modélisation du fonctionnement
hydrologique du bassin (et de ses sous bassins) et des communications éventuelles entre les différents
réservoirs (souterrain et superficiel) pour reproduire la dynamique saisonnière des ressources en eau et
évaluer leur disponibilité quantitative à l’horizon 2025.
1.3. Problématique de l’étude
1.3.1. Justification
Le bassin versant représente l’unité hydrologique de base pour la gestion, l’aménagement et la protection des
ressources en eau. Dans les dernières décennies, les investigations hydrologiques sur les versants et les petits
bassins versants (Kirkby, 1978) ont entraîné des améliorations significatives de la compréhension de processus
de génération de ruissellement. En effet, la réponse hydrologique à l’exutoire d’un bassin versant est le résultat
le plus souvent de la combinaison de plusieurs facteurs dont un certain nombre (pluviométrie, paramètres
météorologiques, état de surface, couverture du sol, géologie du bassin, relief…) influence la productivité des
écoulements par le bassin (Latron et Gallart, 2008). Parmi ces facteurs, les caractéristiques physiographiques
(altitude, pente, pédologie, occupation du sol…) jouent un rôle important dans la distribution spatiale des
« dynamiques de production » des écoulements au niveau d’un bassin versant donné.
Ainsi, au cours de ces trente dernières années, l’utilisation du traçage géochimique a joué un rôle dans la
remise en cause et le renouvellement des concepts hydrologiques concernant la genèse des débits. Les
traceurs ont constitué un outil important d’investigation dans la recherche hydrologique et ont permis
d’avancer dans la connaissance de la genèse des processus hydrologiques (Gnouma, 2006). Dans le cadre de
l’EOP (période d’observations renforcées projet AMMA), il est prévu une étude du fonctionnement
hydrogéochimique qui prend en compte la caractérisation des différentes catégories d’eau dont celles des eaux
de surface (rivière) qui fait l’objet du présent travail. En effet, une meilleure connaissance de la composition
chimique des eaux de surface, contribuera à une meilleure maîtrise du fonctionnement hydrogéochimique et
par conséquent une bonne maîtrise du niveau de relation entre le réseau hydrographique, les précipitations et
4
les eaux souterraines dans la zone d’étude. Dans le cadre des Objectifs du Millénaire pour le Développement
(OMD) une stratégie nationale d’approvisionnement en eau potable (2005-2015) en milieu rural a été adoptée
par le gouvernement béninois. L’application de cette stratégie et la croissance de la population entraînent une
pression de plus en plus accrue sur la ressource qui n’est pas sans conséquence. L’eau souterraine, extraite de
la partie moyenne du bassin de l’Ouémé (département des collines) présente des dépassements de taux par
rapport aux normes de qualité en vigueur (fluorures et nitrates notamment). Ainsi le recours aux eaux de
surface se précise de plus en plus (Zannou, 2006). Il apparaît donc clairement la nécessité d’une connaissance
de la composition chimique des eaux de surface et sa variabilité au niveau de la haute vallée de l’Ouémé, leur
lieu essentiel de provenance.
1.3.2. Objectifs de l’étude
Le cycle hydrologique d’un bassin versant est sous l’influence des facteurs ‘’statique’’ (géologie, types de sols,
reliefs) et dynamique (couverture végétale, état d’humidité, état des réservoirs). Le but de cette étude est de
dissocier les effets de ces facteurs sur le cycle hydrologique pour bien comprendre le fonctionnement
hydrologique du milieu d’étude à partir de la composition chimique des échantillons. Ceci permettra de
connaître l’origine des eaux de surface et en particulier la contribution des eaux souterraines au débit des
rivières. De façon spécifique, il s’agira :
de procéder à une synthèse/vérification des données à travers la méthode d’Analyse en Composantes
Principales (ACP). Celle-ci permettra de connaître les facteurs/liens entre les différents éléments en
prenant en compte :
• la couverture végétale ;
• les pluies antérieures ;
• Les données d’éléments chimiques sur le bassin.
d’analyser les processus qui sont à l’origine des écoulements (surface et subsurface), à travers:
décomposition géochimique des hydrogrammes de crue sur le bassin (éléments majeurs/traceurs
naturels) ;
Validation des résultats à l’échelle du bassin entier ;
identifier l’origine des eaux de rivières à l’aide de traceurs chimiques naturels à la méso-échelle ;
vérifier qu’on retrouve les mêmes mécanismes que sur le bassin de la Donga (Kamagaté et al., 2007).
5
2. Matériels et méthodes
2.1. Le milieu physique
2.1.1. La haute vallée de l’Ouémé
Le bassin de la haute vallée de l’Ouémé se situe dans la zone tropicale sèche encore appelée zone soudanienne
avec une saison sèche et une saison humide qui se caractérise par une coexistence de ruissellement hortonien
et d’écoulements de subsurface et souterrains sur surfaces saturées (Chevallier, 1988 ; Chevallier et Planchon,
1986). Les nappes y sont peu profondes à affleurantes et contribueraient aux écoulements. Il recouvre la partie
amont de l’Ouémé qui prend sa source au pied de l’Atacora, dans la région de Djougou et traverse le Bénin
pour se jeter dans le lac Nokoué une lagune en communication avec l’Atlantique, juste au nord de Cotonou, la
capitale économique du Bénin (Métadier, 2006). L’étude se concentre sur douze (12) sous-bassins (figure 2).
Les données de la station exutoire de Bétérou, l’exutoire final de tout le bassin serviront surtout à la
décomposition du modèle à trois pôles, car c’est le bassin où on a le plus de chances d'avoir des apports
profonds, où le réseau entaille plus profondément le substrat. Ainsi, l’objet de la présente étude est basé sur
les sous-bassins de l’OHHVO, présentant respectivement différentes caractéristiques (tableau 1).
Figure 2 : Observatoire hydrométéorologique de la hautre vallée de l’Ouémé montrant les bassins objet de la présente étude (Atindogbé, 2007)
6
Tableau 1 : La localisation et la superficie des 12 sous-bassins objet de cette étude
Stations Nom
abrégé Rivière Localité Commune Département
Surface
(Km2)
Bokpérou BOK Bokpérou Kokosika Djougou Donga 17,4
Kolokondé KOLO Donga Nalohou Djougou Donga 105
Aguimo AG Aguimo Aguimo Bassila Donga 402
Tébou TEB Affon Tébou Djougou Donga 515
Donga au pont DON Donga Donga Djougou Donga 586
Sani SANI Sani Sani N’Dali Borgou 745
Afon pont AFP Afon (ouémé) Afon Djougou Donga 1165
Donga à Afon DAF Donga Afon Djougou Donga 1330
Sarmanga SAR Térou Angaradebou Bassila Donga 1378
Bori BO Alpouro Bori N’Dali Borgou 1607
Côte 238 C238 Térou Ouanou Tchaourou Borgou 3133
2.1.2. Climat
La mousson ouest africaine est une réponse dynamique de l’atmosphère au contraste entre l’océan et les
surfaces continentales sous les latitudes tropicales. Le régime pluviométrique, comme pour toute l’Afrique de
l’Ouest, est contrôlé principalement par la circulation de deux masses d’air et par leur mouvement saisonnier :
l’Harmattan sec (alizé continental venant du Nord Est) et la mousson humide (alizé maritime austral) (figure 3).
Figure 3 : Schéma de la circulation du harmattan et de la mousson en Afrique occidentale (Coude-Gaussen et
Rognon, 1983)
En Afrique de l’Ouest, la variabilité spatiale des champs pluviométriques est très forte sur une large gamme
d’échelles temporelles. Les études récentes ont montré que cette variabilité était largement contrôlée par la
fréquence d’occurrence de gros systèmes convectifs qui produisent près de 80% du couvert nuageux et de la
7
pluie (Mathon et Laurent, 2001) et par la variabilité interne des champs pluvieux associés (Lebel et Amani,
1999). Il est donc essentiel de disposer d’une représentation réaliste des champs de pluie associés à ces
systèmes convectifs si l’on veut rendre compte de la réponse des systèmes hydrologiques au forçage
pluviométrique.
On note une irrégularité interannuelle et une grande hétérogénéité spatiale des précipitations. Plus au Sud, on
distingue un climat tropical humide et un climat tropical sec. Le premier est caractérisé par deux saisons de
pluies et deux saisons sèches (globalement une grande saison sèche, entre novembre et avril et une petite
saison sèche en août et septembre). Ce type de climat se retrouve le long du Golfe de Guinée, allant de la
République de Guinée jusqu’au Nigeria (Mahé et al., 1997 cité par Atindogbé, 2007).
Le régime pluviométrique de la fenêtre géographique AMMA-CATCH est contrôlé principalement comme pour
l’ensemble de l’Afrique de l’Ouest, par la circulation atmosphérique de deux masses d’air et par leur
mouvement saisonnier : l’Harmattan sec (alizé continental venant du nord Est) et la mousson humide. On
distingue alors une saison sèche et une saison humide, dont les durées et le fonctionnement varient selon les
zones, l’influence de l’Harmattan étant d’autant plus importante qu’on monte vers le Nord. Ainsi le régime
pluviométrique du haut bassin de l’Ouémé est caractérisé par une saison des pluies d’avril à octobre et une
saison sèche de 5 mois, de novembre à mars (Le Barbé et al., 1993).
2.1.3. Relief et sols
Le relief est peu marqué, avec un dénivelé d’environ 200 mètres entre la région de Djougou situé à une altitude
d’environ 480 mètres et l’exutoire à 272 mètres. L’OHHVO est cependant bordé au nord Ouest par le massif de
l’Atacora qui culmine à 650 mètres.
Les études de reconnaissance pédologiques (Faure, 1997) menées sur le bassin ont mis en évidence une
structure verticale des sols, conforme à celle observée sur l’ensemble de l’Afrique de l’ouest en zone
Soudanienne. Une couche de sol de surface de 1 à 3 mètres d’épaisseur surplombe une zone d’altérites de 10 à
20 mètres d’épaisseur formées par les arènes issues de la décomposition des roches du sol, qui repose elle
même sur le socle. Les sols sont ferrugineux et se caractérisent par une stratification marquée. Un premier
horizon argileux, relativement imperméable s’observe à une profondeur de l’ordre d’un mètre. La profondeur
de cet horizon, ses caractéristiques hydrodynamiques ainsi que celle des horizons qui le surmontent, sont les
principaux facteurs contrôlant le stock d’eau présent dans le sol, la production des écoulements et la recharge
des nappes souterraines. Les termes « sol supérieur » et « sol inférieur » désignent les parties du sol situées de
part et d’autres de cet horizon argileux.
Le stock d’eau présent dans le sol « supérieur » n’est que le solde des entrées (infiltration) des pluies et des
sorties (évaporation, percolation au travers de l’horizon argileux et drainage vers le marigot des nappes
perchées qui se forment au-dessus de l’horizon argileux). La recharge des nappes souterraines est le solde des
volumes entrant par percolation dans les horizons inférieurs du sol d’une part, et des volumes sortant par
drainage vers le marigot d’autre part (Le Barbé et al., 1993).
8
2.1.4. Géologie
Le haut bassin de l’Ouémé repose sur un socle fracturé granito-gneissique dit dahoméen constitué
essentiellement de migmatites et gneiss (Faure et Volkoff, 1998). Ainsi, ce socle est altéré, fracturé et fissuré
dans sa partie supérieure puis de moins en moins en profondeur et agit comme un réservoir de stockage, avec
une transmissivité faible de l'ordre de 10-4 m2 s-1 (Kamagaté, 2006).
2. 1.5. Végétation
Selon (Bigot et al., 2005), 5 ou 6 types différents d’occupation des sols ont été caractérisés sur l’OHHVO. Ainsi,
la végétation typique de la zone est la savane arborée. On y trouve également d’autres états dégradés de la
forêt claire naturelle : savane arbustive, jachère, cultures, zones ouvertes. Actuellement les couverts végétaux
sont en pleine évolution du fait de l’anthropisation croissante de la zone : les forêts sont de plus en plus
défrichées (par brûlis) au profit de culture de rente (coton) ou vivrière (igname, manioc, maïs, sorgho, riz).
Aussi, on tend de plus en plus vers la savane qui montre une forte évaporation et des pertes d’interception
accompagnées d’une forte capacité de stockage en raison des horizons du sol plus épais parce que l’érosion est
moins prononcé sur ces secteurs avec pour conséquence un écoulement lent de surface (Giertz and Diekkrüger,
2003). Il faut également remarquer la forte végétalisation des lits majeurs des rivières, à l’origine des forêts
galeries.
2.2. Synthèse bibliographique sur le sujet
L’utilisation des traceurs en hydrologie est une pratique déjà ancienne. Si le traçage artificiel apparaît
particulièrement adapté à l’étude des phénomènes limités dans le temps et dans l’espace, son utilité est
souvent très spécifique et sa mise en œuvre très exigeante, des coûts à la maîtrise des techniques (Gallaire,
1995). Les méthodes de décomposition chimique des hydrogrammes à l’aide de la méthode de traçage sont de
plus en plus utilisées ces dernières décennies. En effet, les scientifiques se sont concentrés ces deux dernières
décennies sur la création de la décomposition hydrochimique à partir de traceurs géochimiques qui constituent
un outil important d’investigation dans la recherche hydrologique et ont permis d’avancer dans la connaissance
de la genèse des processus hydrologiques. Les méthodes de décomposition utilisant les traceurs géochimiques
sont de plus en plus employées car elles permettent de quantifier la part de chaque compartiment (spatiale et
temporelle) de l’eau qui s’écoule à l’exutoire du bassin (Hubert, 1989). Ainsi, il devient possible de quantifier la
part de chaque compartiment dans l’hydrogramme de crue en suivant l’évolution des traceurs dans la rivière.
Les modèles de mélange ont été largement utilisés pour interpréter le traçage géochimique à l’échelle du
temps des événements pluie-débit (Gnouma, 2002). Ce fut Barnes (1939), qui pratiqua la première
décomposition de l’hydrogramme par méthode graphique. Il fallu attendre les années 60 et l’introduction des
techniques chimique et isotopiques dans l’étude du milieu naturel, pour voir de nouvelles recherches
s’attacher au problème de la séparation des écoulements dont certaines à partir des facteurs physico-
chimiques, conductivité et température (Pinder et Jones, 1969 ; Visocky, 1970 ; Pilgrim et al.,1979 cités par
Gallaire, 1995). Dans le domaine de l’hydrologie, l’application de la technique de traçage couvre deux champs
principaux : la détermination du temps de résidence à travers le suivi pluriannuel des signatures isotopiques
9
des précipitations et des débits et l’étude de la génération des écoulements à travers la décomposition des
hydrogrammes et par suite, l’identification des principaux compartiments d’écoulement participant à
l’écoulement de crue (Gnouma, 2002). En effet, les méthodes graphiques simples de séparation des
écoulements, très subjectives, ont été remplacées ensuite par les méthodes de séparation physico-chimique et
isotopique ayant pour objectif de cerner la réalité des phénomènes. Au début, la variation de la conductivité de
l’eau a été utilisée. Cette dernière reflète la charge globale en éléments dissous. Ensuite ces méthodes ont été
affinées en étudiant les variations des concentrations de certains éléments majeurs. Enfin, les méthodes
isotopiques ont été largement appliquées avec un certain succès. Principalement, ces méthodes se basent sur
le fait que la composition isotopique de l'eau contenue dans les sols est différente de celle de l'eau de pluie et
de celle de l'eau des rivières (Musy, 2005). Elles reposent sur le traçage intrinsèque de la molécule d’eau qui
permet une analyse plus rigoureuse des hydrogrammes de crue (Gnouma, 2006). Les auteurs qui ont procédé à
une décomposition chimique des hydrogrammes, les ont séparé en deux composantes : l’eau de surface et
l’eau souterraine (Kunkle, 1965 ; Pinder et Jones, 1969 ; Rawitz et al., 1970 ; Nakamura, 1971 ; Heydarpour,
1974, cités par Loye-Pilot et Jusserand, 1990). L’estimation de la composition de l’eau de surface était faite de
façon très approximative en l’assimilant à la composition d’un fort pic de crue ou à celle des ruisseaux en
amont. Or cette eau dite de surface contient déjà une part notable d’eau souterraine (sols et nappes). Quant à
l’eau souterraine, sa composition était supposée constante et égale à celle du débit de base, l’eau des sols était
supposée implicitement négligeable (Kamagaté, 2006). Ainsi, seuls, Nakamura, 1971 et Heydarpour, 1974 ont
échantillonné l’eau de ruissellement. Nakamura, 1971 reconnait qu’elle peut déjà contenir une certaine part de
l’eau hypodermique, donc potentiellement de l’eau du sol, ce qui rend incertaines ces décompositions. En
effet, le rôle de l’écoulement de subsurface dans la genèse des crues a été évoqué pour la première fois par
Hursh (1936) cité par Gnouma (2006), mais n’a pas reçu le même succès que celui d’Horton (1933), basé sur la
notion de dépassement de la capacité d’infiltration des sols.
Une application menée sur le bassin versant de la Donga (sous bassin de l’OHHVO) a révélé que l’origine des
écoulements sont essentiellement générés par un flux rapide (ruissellement superficiel) combiné à un flux
retardé de subsurface (nappe perchée saisonnière), sans contribution significative de la nappe d’altérites
(Kamagaté, 2006 ; Kamagaté et al., 2007 ; Séguis et al., 2008 ). Allant dans le même sens que les travaux de
Giertz et al., 2006 qui ont trouvé sur les sous-bassins de l’Aguimo et de Niaou (Haute vallée de l’Ouémé) quant
à l’origine des écoulements que ce sont les processus d’écoulement latéraux (subsurface) et d’écoulement de
surface (superficiel) qui sont à l’origine des écoulements au niveau du bassin. Le schéma des flux hydriques issu
de ces études est donné par la figure 4 ci-contre.
10
Figure 4 : Schéma conceptuel des flux hydriques a` l’échelle d’un versant (cas du bassin versant de la Donga (OHHVO) (Kamagaté et al., 2007)
Avec :
P : Pluie ;
E : évapotranspiration ;
If : infiltration ;
R : recharge ;
RR : ruissellement rapide (ruissellement Hortonien et sur surface saturée) ;
SS : flux de subsurface ;
Fp : flux profond. Les niveaux saisonniers minimum et maximum de la nappe phréatique sont indiqués en
tiretés.
Les processus ainsi mis en évidence ont besoin d’être validé à une plus grande échelle, celle de l’Ouémé.
2.3. Principe du modèle de décomposition utilisé
Les méthodes de décomposition géochimique des hydrogrammes de crues sont de plus en plus employées en
hydrologie, car elles permettent de déterminer l’origine spatiale et temporelle des écoulements que génère la
pluie (Crouzet et al., 1970 ; Dincer et al., 1970 ; Herrmann et Stichler, 1980 ; Kennedy et al., 1986 ; Maulé et
Stein, 1990, cités par Millet et al., 1999). Le principe fondamental du modèle de décomposition de crue est la
conception d’un modèle de mélange d’eaux d’origines diverses à la base de la formation des écoulements.
Ainsi, une fois les différentes sources d’écoulement identifiées au niveau d’un bassin d’étude, il faut
sélectionner des traceurs permettant de les différencier. Il devient possible de quantifier la part de chaque
compartiment dans l’hydrogramme de crue en suivant l’évolution des traceurs dans la rivière.
2.3.1. Rappel des hypothèses
Par hypothèse, le débit à l’exutoire du bassin est le résultat du mélange conservatif de n compartiments (ou
sources d’écoulement). Le principe fondamental est la conception d’un modèle de mélange d’eaux d’origines
diverses à la base de la formation des écoulements. En effet, dans chaque compartiment, la composition
11
physico-chimique de l’eau est supposée être constante dans l’espace et dans le temps. La variabilité
hydrogéochimique des écoulements est également liée au débit des cours d’eau (Caissie et al., 1996). Aussi, la
variation de la charge hydraulique dans les rivières s’accompagne très souvent de la variation des compositions
chimiques de l’eau. Cette variation est donc utilisée comme traceur pour caractériser les composantes de
l’écoulement et quantifier les échanges entre les réservoirs souterrains et les rivières du bassin versant
(Gregory et Walling, 1973 cités par Kamagaté, 2006). L’écoulement de surface est alors supposé avoir la même
signature que la pluie. Il faut donc :
- une différence significative du signal entre l’eau de pluie, celle de la nappe ou du débit de base d’une part ;
- la signature de l’eau ancienne (souvent qualifiée de nappe) doit être constante et correspondre à celle de
l’écoulement de base juste avant l’événement ;
- la signature isotopique de l’eau nouvelle doit être homogène tout au long de l’événement ou ses variations
doivent être documentées ;
- et la contribution de l’eau de pluie en rivière doit être négligeable d’autre part (Gnouma, 2006).
2.3.2. Application faite sur le bassin versant de la Donga
Dans le cas spécifique du bassin de la Donga, le mélange Qt à l’exutoire est fondé sur un modèle à deux
composantes : Qr, la contribution du ruissellement rapide sur surface saturée et Ql la contribution de
l’écoulement lent (flux de subsurface). Ces deux composantes sont donc les inconnues du modèle. Sur la base
des deux compartiments de l’écoulement, un seul traceur chimique i est requis pour la simulation.
sont respectivement la concentration du traceur i à l’exutoire à la date t en rivière,
la concentration du traceur i dans le ruissellement rapide et la concentration du traceur i dans l’écoulement
lent. La résolution combinée des 2 équations précédentes revient à la résolution matricielle suivante :
Les débits engendrés par les compartiments à considérer dans le modèle de mélange seront donc calculés à la
fois à partir du débit total et de la composition chimique à la section de rivière à chaque instant considéré et de
la composition chimique de chacune de ces composantes. Dans le cadre de ce travail, il s’agira de vérifier et/ou
valider ces résultats sur les autres stations de l’OHHVO afin de connaître la part contributive de chaque
compartiment aux écoulements dans la rivière.
2.4. Formulation mathématique des processus mis en évidence
2.4.1. Cas d’un modèle à deux compartiments
En période d’étiage, le débit total de la rivière (Qt) est uniquement dû à la vidange des aquifères du bassin
versant :
Qt = Qs (1)
12
La concentration de la rivière (Ct) correspond alors à la concentration de l’écoulement souterrain (Cs). En
période de crue, l’écoulement total (Qt) provient de la superposition de l’écoulement souterrain (Qs) incluant
l’eau du sol et l’eau souterraine, et du ruissellement total lié à la pluie (Qn). Le ruissellement retardé sera en
effet inclus dans l’une ou l’autre des composantes.
Qt = Qs + Qn (2)
Où : t représente l’écoulement total de la rivière, s l’eau souterraine préexistante et n l’eau de pluie. Chaque
composante a sa concentration chimique ou isotopique qui est supposée restée plus ou moins constante
durant la crue (Cs) pour la composante souterraine et pour le ruissellement lié à la pluie (Cn).
Qt Ct = Qs Cs + Qn Cn (3)
En éliminant (Qn) entre les équations (2) et (3), on obtient :
(4)
Donc la proportion de l’eau souterraine dans l’écoulement de crue est :
(5)
La précision du calcul dépend de l’incertitude pesant sur les diverses concentrations mais aussi de l’écart de
concentrations entre les eaux. Pour Ogunkoya et Jenkins, 1993 cités par Gnouma, 2006, la séparation de
l’hydrogramme de crue en seulement deux composantes (eaux ancienne et nouvelle) ne permet pas
d’expliquer les processus d’écoulement dans un bassin versant. De plus, la majorité des applications de la
méthode isotopique à deux composantes a montré la forte et rapide contribution de l’eau préexistante à la
génération des crues. Ceci est d’autant vrai si l’eau du sol ne contribue pas à l’écoulement total ou si sa
signature isotopique est identique à celle des eaux de nappe. Ainsi, Ogunkoya et Jenkins, 1993 ; Kennedy et al.,
1986 ; DeWalle et al., 1988 cités par Gnouma, 2006, suggèrent d’appliquer la méthode isotopique de
séparation de l’hydrogramme de crue à au moins trois composantes (eau de pluie, eau du sol et eau de la
nappe). Dans le cadre de cette étude il sera procédé à la méthode isotopique de séparation de l’hydrogramme
de crue à deux et trois composantes. Le modèle de décomposition à trois composantes sera testé afin de
vérifier l’hypothèse possible de la contribution des eaux d’altérites en plus des eaux de surface et de la
subsurface sur nos bassins.
2.4.2. Cas d’un modèle à trois compartiments
Le modèle de décomposition à trois pôles prend en compte les éléments deux à deux. Nous avons choisi dans
le cadre de cette étude de prendre les éléments qui ne donnaient pas une bonne corrélation dans la matrice de
corrélation d’une part, et qui ne présentaient pas d’incohérences pour le modèle à deux pôles d’autre part.
L’équation de résolution du modèle à trois composantes s’écrit sous la forme :
Qt = Qs + Qes + Qn (6) donc,
13
Où : es, t, s et n représentent respectivement l’eau du sol, l’écoulement total de la rivière, l’eau souterraine
préexistante et l’eau de pluie dans le cas de cette étude.
Les modèles de décomposition à deux et à trois pôles sont mis en œuvre dans l’environnement de calcul Scilab,
en utilisant les outils de résolution des systèmes linéaires.
2.5. Les données utilisées
Les données utilisées dans le cadre de cette étude concernent les données hydrométriques, les données
pluviométriques, et des données relatives aux mesures hydrochimiques constituées de la CE et des ions
majeurs.
2.5.1. Les données hydrométriques et pluviométriques
Les données hydrométriques utilisées, sont les mesures de débits moyens annuels, les lames d’eau écoulée de
2000 à 2005 sur le bassin, puis les mesures de débits instantanées sur le bassin de 2005 à 2007. Les données
pluviométriques quant à elles, concernent les pluies totales de la saison et les pluies moyennes par événement
de 2000 à 2005 sur le bassin.
2.5.2. Les données relatives aux mesures hydrochimiques sur le bassin
Il s’agit des données de la conductivité et des éléments majeurs de la campagne de 2005 et 2006, auxquelles
viennent s’ajouter les données de conductivité électrique de 2007 à Afon pont et à Bétérou d’une part et des
données d’éléments chimiques majeurs mesurées dans les précipitations IDAF à Djougou en 2005 et 2006
d’autre part. Ces dernières ont été utilisées en vue de leur comparaison avec les données d’éléments
chimiques du pôle pluie utilisées pour la décomposition.
2.5.3. Les données de la physique du bassin versant
Elles concernent la classification en quatre classes des données sur les pourcentages du couvert végétal sur le
bassin et des données sur la couverture géologique pour chaque bassin étudié (Atindogbé, 2007).
2.6. Méthodologie adoptée
2.6.1. Détermination de la valeur typique des pôles
L’analyse des données a consisté dans un premier temps à la détermination de la valeur typique des pôles.
Pour cela, plusieurs données ont été utilisées. Elles concernent les données de valeur moyenne et écart-type
de la conductivité (μS/cm), de la silice (mg/l) et des ions majeurs (méq/l) des écoulements de base (écoulement
lent) en milieu de période, puis des valeurs de précipitation, d’altérite, de socle et de stations expérimentales,
obtenues par Atindogbé (2007), puis celles de Kamagaté (2006). Les valeurs moyennes des pôles pour chaque
élément ont été obtenues sur la base des données de Kamagaté (2006). Ces valeurs sont identiques d’une
station à une autre, sauf à Bokpérou, où on observe une singularité car les valeurs de l’écoulement en rivière
14
sont plus proches des valeurs de l’eau des altérites que de l’eau de la subsurface. Ainsi, pour la décomposition
à Bokpérou, nous avons testé avec comme valeur de concentration de subsurface, les valeurs des nappes
d’altérites (10-20 m) prises dans la thèse de Kamagaté.
2.6.2. Recherche de relation causale : méthode de l’Analyse en Composantes Principales (ACP)
Une Analyse en Composantes Principales (ACP) a été réalisée en vue de mettre en évidence les cofluctuations
et les liens de causalité entre les variables. L’ACP est une méthode statistique qui a pour but de comprendre et
de visualiser comment les effets de phénomènes à priori isolés se combinent. Elle consiste à exprimer un
ensemble de variables en un ensemble de combinaisons linéaires de facteurs rendant compte d’une fraction de
plus en plus faible de la variabilité des données. En d’autres termes, elle est utilisée usuellement comme outil
de compression linéaire et son principe est de ne retenir que les n premiers vecteurs propres issus de la
diagonalisation de la matrice de corrélation, lorsque l’inertie du nuage projeté sur ces n vecteurs représente qn
% de l’inertie du nuage original. On dit qu’on a un taux de compression de 1-qn% ou que l’on a compressé à
qn%. Cette méthode permet de représenter les données originelles (individus et variables) dans un espace de
dimension inférieure à l'espace originel, tout en limitant au maximum la perte d'information. La représentation
des données dans des espaces de faibles dimensions en facilite considérablement l'analyse. Les données
analysées ici sont celles de végétation, de pédologie et d’écoulement en combinaison avec les teneurs en ions
majeurs des écoulements de base.
Dans le cas de cette étude, deux méthodes ont été utilisées pour la réalisation de l’ACP. Il a été procédé d’une
part à la réalisation d’une ACP sur les valeurs brutes et d’autre part à une ACP sur les valeurs d’écarts centrés
réduits. En effet, les variables retenues pour décrire les individus sont exprimées avec des unités différentes, et
ne sont pas directement comparables entre elles. Dans la plupart des cas, on procède donc à un centrage-
réduction des variables de départ. Les deux méthodes donnent le même résultat.
Pour l’interprétation des résultats d’une ACP, on regarde la part d'inertie expliquée par un plan factoriel donné.
On regarde pour cela la somme des parts d'inertie expliquée par chaque axe, laquelle peut être interprétée
comme un pourcentage de l'information du nuage initial retranscrite par le plan factoriel. Dans toutes les
sorties des logiciels, les axes sont rangés dans l'ordre décroissant d'inertie (en fait dans l'ordre décroissant des
valeurs propres obtenues après diagonalisation, mais il y a correspondance), de telle manière que le premier
plan factoriel constitué par les deux premiers axes factoriels soit toujours celui qui est le plus riche en
renseignements sur les propriétés du nuage étudié. Pour faciliter l'interprétation des axes, on introduit la
notion de contribution à l'axe. Par la formulation initiale de l'ACP (minimalisation de l'inertie), un axe peut être
assimilé à une droite de régression dans l'espace de départ, et donc comme passant " au plus près " de
l'ensemble des points du nuage. Mais tous les points du nuage ne sont pas pour autant proches de l'axe. La
contribution est un indicateur de cette proximité à l'axe. Ainsi, les individus ayant une bonne contribution
(valeur numérique élevée) sont ceux qui sont le plus proche de l'axe et donc ceux qui attirent l'axe vers eux, qui
favorisent la détermination de l'axe. Et par conséquent, c'est grâce à ces individus que l'on va pouvoir chercher
à donner un sens à l'axe. Il faut bien voir que, dans la plupart des cas, ce sont les points extrêmes d'un axe qui
ont la plus forte contribution pour ce dernier, ce qui est normal dans la mesure où ce sont eux qui donnent une
15
forme particulièrement allongée au nuage suivant la direction de l'axe. Un bon moyen de caractériser l'axe
rapidement est donc de classer les individus par ordre décroissant de contribution.
Le logiciel Xlstat (www.xlstat.com) a permis de réaliser cette analyse et les représentations sont faites dans des
espaces à deux dimensions. Xlstat est un logiciel d’analyse de données et de statistique pour Microsoft Excel. Il
permettra dans un premier temps, d’analyser les corrélations entre les variables puis ensuite de retenir les trois
(3) premiers axes qui permettent d’expliquer 70 % de la variabilité observée.
Les variables utilisées pour l’ACP sont constituées des variables d’éléments chimiques sur le bassin, les
variables concernant la physique du bassin : formations forestières (V1), la savane arbustive/jachère (V2), les
champs (V3) et les sols nus dégradés ou bâtis (V4), les variables de la pluie totale et de la pluie moyenne par
événement sur le bassin, le débit moyen annuel, les volumes d’eau écoulées, les coefficients d’écoulement (Ke)
et la superficie des bassins versant (Sbassins).
2.6.3. Contrôle des données et utilisation des tableaux dynamiques croisés
Le modèle de décomposition à deux pôles donne plusieurs résultats. De ces résultats, différents cas ont été
observés. Le premier concerne les valeurs des ratios des débits de la subsurface qui donnent des valeurs de
pourcentage non comprises entre 0 et 1, le second concerne les éléments dont les valeurs de concentration
moyenne ne sont pas comprises entre les valeurs du pôle pluie et du pôle de la subsurface, ensuite, la valeur de
la concentration dans la rivière < à celle du pôle pluie et la valeur de la concentration maximale dans la rivière <
Pluie, et enfin la valeur de la concentration maximale dans la rivière > valeur du pôle souterrain. Suite à
l’observation de ces différents cas, il a été procédé à la détermination des tableaux dynamiques croisés sur les
données des différents éléments chimiques sur toutes les périodes. L’objectif est de voir combien de fois on
observe ces différents cas pour la décomposition à deux pôles, et de compter le nombre de cas.
16
3. Résultats et discussions
3.1. Résultats sur le contrôle des données et détermination de la valeur des pôles
Le contrôle des données a été fait en vue de procéder à la comparaison des données de pluie IDAF à celles de
pluie utilisées pour chaque élément d’une part, puis de vérifier leur similarité avec les données de pluie
utilisées pour la décomposition d’autre part. Les valeurs moyennes des pôles pour chaque élément ont été
obtenues sur la base des données de Kamagaté (2006). Le résultat des valeurs moyennes et d’écart-type
associé aux concentrations des ions majeurs dans les eaux de surface, de subsurface et des eaux souterraines
est présenté au tableau de l’annexe 4.
3.2. Co-fluctuation à travers la méthode d’’Analyse en Composantes principales (ACP)
Il s’agit de rechercher les cofluctuations et les liens de causalité entre la végétation, la pédologie, l’écoulement
et la minéralisation des eaux de surface sur les différents sous-bassins. L’analyse en composante principale
(ACP) intégrant les paramètres descriptifs des sous-bassins a permis de voir les liens entre les différentes
variables, comment ces variables sont regroupés et la relation entre les regroupements et les sous-bassins
étudiés. Le résultat d’une ACP se présente sous forme d’un ensemble de tableaux, de cercles de corrélation et
de graphes des individus. Comme tableau, on a la matrice de corrélation qui présente les coefficients de
corrélation entre les variables. Ce coefficient varie de - 1 à 1 et indique l’influence que les variables ont les unes
sur les autres. On a aussi le tableau des valeurs propres qui regroupe les valeurs propres, les pourcentages de
variance et les pourcentages de variance cumulée de chaque facteur. Enfin on a les tableaux des coordonnées,
des cosinus carrés et des contributions aux axes des variables et des individus. Les données regroupées dans les
tableaux vont contribuer à l’élaboration des cercles de corrélation et des graphes des individus.
3.2.1. Détermination des liens entre les variables
L’analyse et l’interprétation concernent 2 types de graphiques : le cercle de communauté et l’espace des unités
statistiques, obtenus respectivement à partir du tableau des vecteurs propres (annexe 8) et du tableau des
coordonnées des variables (annexe 9). Le tableau des valeurs propres, pourcentages et pourcentages cumulés
(tableau 2), permet d’apprécier l’importance du caractère représenté par l’axe factoriel par rapport aux autres.
Il permet également de connaître le nombre de facteurs nécessaires pour l’interprétation des graphiques. Les
facteurs F1 (40.02 %), F2 (20.80 %), F3 (13.80 %), ont été choisis car ils représentent 81.62 % soit plus de 70 %.
Tableau 2 : Valeurs propres, pourcentages et pourcentages cumulés
N° de facteurs Valeurs propres % individuel % cumulé
F1 9.87 47.02 47.02
F2 4.37 20.80 67.82
F3 2.90 13.80 81.62
En effet, l’analyse en composantes principales des variables de la chimie, plus les variables d’écoulement et
celles de la végétation a donné la matrice de corrélation du tableau 3. Pour obtenir ce tableau, il a été procédé
dans un premier temps à une ACP avec les variables d’éléments chimiques sur le bassin à l’échelle de la crue et
17
de la saison, les variables concernant la physique du bassin : formations forestières (V1), la savane
arbustive/jachère (V2), les champs (V3) et les sols nus dégradés ou bâtis (V4), les variables de la pluie totale
(complu_saison) et de la pluie moyenne par événement sur le bassin (pmoy_evt_sai), les caractéristiques de la
crue (lame écoulée, débit de pointe), les coefficients d’écoulement (ke) et la superficie des bassins versant
(Sbassins). En effet, ces variables sont fortement corrélées entre elles, et sont aussi fortement corrélées avec
les variables de la couverture végétale du bassin
Les variables V2, V3 et V4 sont les seules variables de végétation ayant une bonne corrélation positive avec les
variables de chimie. De ces variables on obtient donc la matrice de corrélation du tableau 3.
Tableau 3 : Matrice de corrélation des éléments chimiques, des données pédologiques, des données d’écoulement et de la superficie du bassin
CE pH HCO3- Cl- NO3- SO42- Ca2+ Mg2+ Na+ K+ Sbassins
CE 1
pH 0.726 1
HCO3- 0.981 0.793 1
Cl- -0.022 -0.172 0.046 1
NO3- 0.541 0.541 0.511 -0.173 1
SO42- -0.073 -0.002 0.027 -0.162 -0.233 1
Ca2+ 0.987 0.740 0.979 -0.080 0.470 0.045 1
Mg2+ 0.953 0.715 0.954 -0.154 0.379 0.161 0.976 1
Na+ 0.982 0.727 0.979 0.060 0.565 0.024 0.968 0.933 1
K+ -0.078 -0.106 -0.009 0.777 0.102 0.130 -0.104 -0.218 0.070 1
Sbassins -0.597 -0.586 -0.554 0.656 -0.111 0.014 -0.644 -0.713 -0.489 0.780 1
Ke -0.174 -0.295 -0.189 -0.182 -0.275 0.194 -0.200 -0.009 -0.174 -0.448 -0.147
V1 -0.698 -0.474 -0.628 0.506 -0.231 -0.033 -0.704 -0.791 -0.645 0.611 0.004
V2 0.531 0.652 0.486 -0.579 0.121 -0.172 0.564 0.590 0.441 -0.652 0.867
V3 0.733 0.426 0.655 -0.441 0.326 0.068 0.726 0.804 0.703 -0.492 -0.929
V4 0.569 0.317 0.530 -0.400 0.035 0.158 0.579 0.722 0.517 -0.643 -0.765
v3+V4 0.707 0.408 0.637 -0.439 0.264 0.090 0.704 0.798 0.671 -0.536 -0.775
V1+V2 -0.688 -0.378 -0.616 0.440 -0.245 -0.092 -0.685 -0.783 -0.651 0.545 0.472
ARBR_EG -0.417 -0.400 -0.298 0.277 -0.392 0.685 -0.370 -0.249 -0.336 0.252 -0.096
cumplu_sai 0.197 -0.346 0.138 -0.043 0.012 0.128 0.167 0.272 0.164 -0.287 -0.477
ARaR_EG 0.480 -0.097 0.340 -0.227 0.270 -0.318 0.417 0.447 0.392 -0.465 0.935
pmoy_evt_s
ai 0.250 -0.216 0.109 -0.291 -0.045 -0.472 0.210 0.239 0.097 -0.669 0.072
ARbR_PC -0.646 -0.388 -0.524 0.341 -0.214 0.521 -0.628 -0.579 -0.517 0.532 0.191
Q Moyen an -0.642 -0.639 -0.589 0.585 -0.176 0.101 -0.694 -0.693 -0.538 0.604 0.935
KeAR_EG -0.397 -0.286 -0.340 -0.100 -0.330 0.387 -0.399 -0.204 -0.360 -0.273 0.072
KeAR_PC -0.525 -0.339 -0.467 -0.068 -0.334 0.337 -0.535 -0.357 -0.475 -0.192 0.191
18
L’étude de la matrice de corrélation montre que parmi les variables de chimie les mieux corrélées, les éléments
K+ se corrèlent bien avec Cl- et la superficie du bassin d’une part, et avec V1, et le débit moyen annuel d’autre
part. Ceci se traduit par le fait que les éléments k et Cl sont liés à la végétation, d’où la bonne corrélation
observée entre ces éléments et les formations forestières (V1). Une corrélation s’observe aussi entre Ke, V4, la
pluie totale de la saison sur le bassin, le coefficient d'écoulement calculé sur la période écoulements
généralisés (KeAR_EG) et le coefficient d'écoulement calculé sur la période débutant à la première crue
(KeAR_PC). La pluie totale sur le bassin se corrèle aussi bien avec V4.
Les éléments CE, HCO3-, NO3-, Ca2+, Mg2+, Na+ donnent aussi de bonnes corrélations avec les variables V2, V3
et V4.
La corrélation significative entre les éléments K+, et Cl- d’une part, la superficie du bassin versant, V1, et le
débit moyen annuel d’autre part fait penser à une origine superficielle de ces éléments. Les ions Cl- et K+
peuvent être libérés par la litière. Ils participent donc au cycle biochimique de la végétation. Le recyclage
d’éléments d’origine biochimique (K+ et SO42-) par la végétation se fait donc de façon rapide et ces ions ne
subsistent qu’en très faibles concentrations dans les eaux de Nappe (Grimaldi, 1988). Les ions Cl- et K+, en
plus d’être contrôlés par la biologie des végétaux (libération par la litière), évoqué plus haut, proviennent en
général de la pollution fécale (Cl-, K+) ou agricole (K+, SO42-). Quant aux éléments CE, HCO3-, NO3-, Ca2+,
Mg2+, Na+ et les variables V2, V3 et V4, ils donnent une bonne corrélation entre eux et avec la CE, ce qui
s’expliquerait par le fait que ce sont ces ions qui confèrent à l’eau toute sa nature minéralogique. Il peut aussi
provenir de lessivages de surface ou de rejets de nappes hydrolysées.
Une faible corrélation s’observe cependant entre le coefficient d’écoulement sur le bassin, la pluie totale et les
variables d’éléments chimiques. En effet, l’absence de corrélation entre Ke, la pluie totale sur la saison et les
variables d’éléments chimiques sur le bassin expliquerait dans un premier temps l’origine souterraine des
éléments chimiques sur le bassin, et d’autre part, par le fait que l’influence chimique directe de la pluie sur les
eaux de la rivière soit négligeable c’est-à-dire que le volume d’eau écoulé n’influence pas la concentration des
éléments chimiques dans la rivière. Ceci se traduit aussi par le fait que les écoulements de base en milieu de
saison ou pendant la crue n’influence pas la composition chimique des eaux de la rivière. Plus il pleut, plus le
ruissellement est important, mais le rapport Q2/Q1 demeure stable car l’eau de la rivière n’est que la
résultante de ce qui s’écoule de la surface et de la subsurface. Ces résultats sont identiques à ceux obtenus par
Idir et al., 1999, à partir des isotopes stables de l’eau.
3.2.2. Analyse des regroupements entre les variables
Cette analyse a été effectuée grâce aux cercles de corrélations. Le cercle de corrélations est la représentation
dans un plan formé par un couple de composantes principales (F1 et F2), des corrélations calculées. Le plan
ainsi obtenu est appelé plan factoriel.
L’analyse du cercle de corrélation qui représente 67 % de l’inertie totale (figure 5) fait apparaître trois
regroupements de variables. Il s’agit des regroupements suivants :
19
Figure 5 : Cercle de corrélation des variables formé par les axes F1 et F2 - un premier regroupement de variables solidaires du pôle positif de l’axe F1. Ce regroupement est composé de
la CE, HCO3 -, Ca2+, Mg2+, Na+, pH, la savane arbustive/ jachère (V2) et les champs (V3). Ces variables
déterminent cet axe F1 qui représente 47 % de l’inertie totale qui est le plus important ;
- un second regroupement de variable qui caractérise l’axe F2 qui fait 21 % d’inertie. Ce regroupement est
déterminé par le Ke, SO42-, la pluie moyenne par événement et KeAR_EG et la pluie totale de la saison sur le
bassin, qui sont tous solidaires du pôle positif et K+, Cl- et NO3- qui sont quant à eux solidaires du pôle négatif
de l’axe F2;
- et un troisième regroupement sur le pôle négatif de l‘axe F1 et qui n’est en fait que l’opposé de ce qui se
produit au niveau du pôle positif de l’axe F1. Il est caractérisé par V1, V2, la surface du bassin, le débit moyen
annuel, ARBR_EG. Ces variables représentent donc le phénomène inverse de celui obtenu au niveau du pôle
positif de l’axe F1. Le premier regroupement constitué par la CE, HCO3 -, Ca2+, Mg2+, Na+, pH, V2 et V3,
résulte de la corrélation qui existe entre ces différents éléments (Tableau 3).
Le tableau 4 représente la contribution de chaque variable à la détermination de chaque axe.
Tableau 4 : Contribution des variables à la détermination des axes F1, F2 et F3
CE HCO3- Cl- NO3- SO42- Ca2+ Mg2+ Na+ K+ Sbassins Ke V1 V2 V3 V4
F1 7.98 7.15 1.75 1.76 0.04 8.15 8.55 6.87 2.41 7.97 0.01 8.40 6.76 7.92 6.06
F2 2.12 2.70 3.93 4.28 1.27 1.91 0.22 2.90 9.77 1.41 18.74 2.84 0.04 2.34 7.88
F3 3.18 5.36 8.84 0.55 9.79 3.07 4.29 6.27 9.00 3.07 2.10 0.01 7.62 0.78 1.33
L’analyse du cercle qui représente 61 % d’inertie (Figure 6) montre la solidarisation de SO42-, K+, Cl-, Ke, la
pluie totale sur la saison, KeAR_EG et la quantité de pluie tombée avant que le bassin ne se mette à couler
(ARBR_EG) au pôle positif de l’axe F3 auquel viennent s’ajouter la pluie moyenne par événement au pôle
négatif de l’axe F3 avec des contributions respectives de 9,79 %, et 18.74 % 6.70 %. Les éléments S042-, K+ et
Cl- déterminent donc l’axe F3. Les axes F1, F2 et F3 sont donc respectivement déterminés par les groupes de
20
variables (CE, HCO3 -, Ca2+, Mg2+, Na+, pH, V2 et V3), (Ke, SO42-, la pluie moyenne par événement, KeAR_EG
et la pluie totale de la saison sur le bassin) et (SO42-, K+, Cl-, la pluie totale sur la saison, KeAR_EG et
(ARBR_EG).
Figure 6 : Cercle de corrélation des variables formé par les axes F1 et F3
Concernant le premier regroupement, la relation qui existe entre ces ions et la conductivité, indique que ceux-
ci confèrent à l’eau l’essentiel de sa minéralisation totale par un processus d’attaque acide des minéraux de la
roche. Par conséquent le facteur F1 (47,02 %) défini par la CE, Ca2+, Cl-, Mg2+ et HCO3- exprime la
minéralisation. Ainsi, si l’axe F1 semble être celui de la minéralisation due à la météorisation (liée à l’altération
des roches) c’est-à-dire d’origine endogène, l’axe F2 est celui des processus hydrologiques liés à Ke et la
pluviométrie sur le bassin. L’axe F3 par contre, semble être celui de la minéralisation d’origine exogène liée à la
participation des K+ aux processus biologiques comme l’a déjà évoqué Kamagaté sur le bassin de la Donga. En
effet, la présence des éléments K+ et S042-, qui ont une origine superficielle (car provenant généralement de la
décomposition de la matière organique et des engrais chimiques), montre que celui-ci est un indicateur de
pollution. On n’exclut pas une éventuelle pollution par les engrais et les feux de brousse.
En conclusion nous pouvons dire que la minéralisation des eaux de surface sur les différents bassins est
majoritairement endogène (sous contrôle lithologique) et subsidiairement exogène c’est-à-dire liée à d’autres
phénomènes extérieurs tels que les processus biologiques, les pollutions, les apports atmosphériques par les
précipitations. Ces résultats confirment ainsi ceux obtenus par Atindogbé (2007) relatifs aux données de la
végétation (V3) sur le bassin, sauf pour les facteurs pluviométriques.
3.2.3. Analyse du regroupement des bassins
L’analyse des unités statistique grâce aux graphes des individus, présente la répartition des individus en
fonction des axes définis grâce aux variables. L’analyse du graphe des individus (les bassins) défini par les axes
F1et F2 (Figure 7) montre une répartition des bassins le long de l’axe F1. Ainsi, DAF, DON, et AFP sont du côté
positif de l’axe F1 après C238, IGB et SAR qui sont du côté négatif de l’axe F1. On voit donc une répartition des
21
bassins des plus minéralisés au moins minéralisés en trois groupes comme on l’avait déjà observé plus haut.
L’écartement des bassins par rapport à l’axe F1 dépend de l’influence de l’axe F2 qui est l’axe de la
minéralisation exogène. Ainsi les bassins les plus éloignés de l’axe F1 du côté positif comme du côté négatif de
l’axe F2 sont ceux qui sont sous une forte influence des phénomènes exogènes de minéralisation évoqués plus
haut. C’est le cas ici de TEB. Les bassins qui sont du côté négatif de l’axe F2 sont ceux qui sont très peu
influencés. Il s’agit surtout de BO. En effet, les bassins se regroupent en fonction de leur appartenance au
bassin de la même rivière. Ainsi, les sous-bassins de la Sarmanga, d’Igbomakoro et de la C238 se regroupent en
fonction de leur appartenance à la rivière de la Térou, et ceux de la Tébou, Donga et Afon pont, la rivière Afon-
Donga.
Figure 7 : Graphe des individus formé par les axes F1 et F2
Le graphe définit par F1 et F3 met en exergue l’influence de la minéralisation exogène d’origine sulfacique sur
la répartition des bassins. BO et TEB sont les bassins les plus influencés par les phénomènes de mise en
solution des ions SO42-, K+ et Cl- (processus biologiques, pollution, feux de brousse) (Figure 8).
Figure 8 : Graphe des individus formé par les axes F1 et F3
22
Synthèse
Il semble donc que l’acquisition de la minéralisation des premiers écoulements (échelle de la crue et de la
saison), relève toujours d’une crue à une autre, des mêmes types de processus, qu’il s’agisse de lessivages de
surface ou de rejets de nappes hydrolysées. Les processus hydrologiques n’influencent pas les concentrations
des éléments chimiques dans la rivière.
3.3. Décomposition des hydrogrammes de crue sur le bassin
3.3.1. Cas d’un modèle à deux compartiments
Les résultats concernent les éléments majeurs liés à l’altération : Ca2+, Mg2+, Na+, HCO3- et la CE. En effet, le
comportement des éléments majeurs, comme Ca2+, Mg2+, Na+, K+ et HCO3- avec la variation du débit, diffère
d'une crue à l'autre en fonction des conditions hydriques initiales et de la typologie de la crue.
3.3.1.1. Décomposition à l’échelle de la crue
3.3.1.1.1. Eléments chimiques
D’une façon générale, on observe une diminution de la concentration des éléments chimiques au passage de la
crue, suivi d’une hausse de ces concentrations. Cette diminution peut être attribuée à la fois à une dilution due
aux eaux de pluie moins minéralisées et probablement à une inversion du gradient hydraulique à l’interface
nappe-rivière, suite à la mise en charge de la rivière. La hausse de fin de crue serait le fait d’une évacuation
importante du ruissellement rapide (Kamagaté, 2006) c’est-à-dire des traces d’apports en eau peu concentrée
par les écoulements rapides.
Ainsi, pour la crue du 23/07/O6 au 25/07/06 à Afon pont, la contribution de la subsurface est représentée par
les écoulements lents Q2. Celle-ci semble variable selon le type d’élément choisi. En effet, pour tous les
éléments, les contributions importantes de ce compartiment proviennent des simulations basées sur les
éléments Ca2+, Mg2+, Na+, Cl-, HCO3- et CE, cependant K+, NO3- et SO42-ne fournissent pas de résultats
cohérents avec le reste (figure 9). Les ions K+ au même titre que les ions Cl- sont faiblement apportés par le sol
(dissolution très lente de la muscovite) et sont également libérés lors de la décomposition de la litière ou de
lessivage de la canopée. Mais ils sont très rapidement absorbés par la végétation (surtout K+). Ils sont exportés
par les eaux de ruissellement de surface hors des bassins lors des crues. En excès dans les eaux de surface par
rapport à leur absorption par la végétation au même titre que les ions NO3- et SO42-, ils sont prélevés aux
solutions par les plantes et se concentrent dans les horizons supérieurs où ils sont évacués entre les épisodes
pluvieux, au cours de l’évapotranspiration, dans la solution du sol et dans les eaux qui s’infiltrent jusqu’à la
nappe. En effet, la présence de sulfate est généralement liée à l’oxydation de la pyrite *FeS2] qui est un minéral
riche en souffre que l’on rencontre dans tous les types de lithologie (calcaires, sables, roches magmatiques).
L’élément NO3 est quant à lui la forme oxydée de l’azote avec comme sources naturelles, la pluie et les
interactions avec le sol et la végétation principalement. A l’état naturel, les concentrations en nitrates dans les
eaux souterraines sont faibles (Gallaire, 1995). Les plus fortes teneurs s’expliquent donc par un temps de
résidence élevé de la solution dans le sol. Les faibles teneurs de K+, NO3 - et SO42- s’expliquent donc d’une
23
part, par le fait qu’ils sont récupérés pour l’essentiel par la végétation avant même leur pénétration dans le sol,
d’autre part pour le cation, par la faible source que constituent les minéraux du sol (Bariac et al., 1995).
Pour les deux Cations Na+ et Mg2+ cependant, l’adsorption sur le complexe argileux limite l’augmentation de
leurs concentrations par rapport à celle du chlorure et du potassium (Grimaldi, 1988). Aussi, l’élément Na est
essentiellement présent dans les roches magmatiques. Dans les roches sédimentaires, il est moins abondant
mais les minéraux auxquels il s'incorpore peuvent être très solubles (halite *NaCl+), quant à l’élément mg, il
s'apparente au calcium. Il est donc souvent présent dans les roches carbonatées (calcaires dolomitiques,
dolomies), les roches évaporitiques (sels de magnésium [MgSO4]), et les roches magmatiques (Bodin, 2008).
Concernant les trois autres crues à Tébou du 17/08/06 au 19/08/06 et à Bétérou du 17/08/06 au 19/08/06, les
résultats sont identiques à ceux obtenus pour la crue du 22/07/O6 au 23/07/06 à Afon pont. Toutefois,
quelques incohérences s’observent à Afon pont et à Tébou pour l’ion K+, liées au fait que les débits simulés
générés par le réservoir de subsurface sont légèrement supérieurs à ceux de la rivière. Ceci s’explique par le
fait qu’ils proviendraient des valeurs de concentrations dans la rivière pour cet ion supérieures à la valeur du
pôle souterrain.
Par contre, pour la crue du 22/07/06 au 23/07/06 à Afon pont, tous les éléments donnent la même
contribution de la subsurface sur la surface.
3.3.1.1.2. Conductivité électrique
Les résultats concernant la CE sur les deux crues à Afon pont, la crue à Tébou et celle de Bétérou, donne la
même contribution importante de la subsurface au même titre que pour les éléments Ca2+, Ca2+, Mg2+, Na+,
Cl- et HCO3-. Cependant, on observe une singularité à Afon pont et à Tébou car les ratios de débits simulés
générés par le réservoir de subsurface sont supérieurs à ceux de surface (figure 10).
26
Figure 9 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la crue sur les stations d’Afon pont, de Bétérou et Tébou
28
Figure 10 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la crue sur les stations d’Afon pont et Bétérou
29
3.3.1.2. Décomposition à l’échelle de la saison
Les résultats concernent toujours les éléments majeurs liés à l’altération : Ca2+, Mg2+, Na+, HCO3- et CE. Les
données utilisées sont à l’échelle de la saison, de ce fait elles ne seront donc quantitativement pas
représentatives car à l’échelle de la saison, on a une succession d’épisode qui prennent en comptent l’épisode
précédent. Ce qui ne nous permet pas de valider quantitativement ces résultats. Toutefois, la variation des
éléments chimiques donne de bonnes indications qualitatives.
3.3.1.2.1. Cas de Bokpérou
La station de Bokpérou est une station particulière de part sa position géographique (situation sur le bassin
d’une part, et d’autre part du fait que :
- si les valeurs de concentration du pôle souterrain sont celles de la subsurface, le modèle échoue dans la
reproduction des processus mis en jeu. En effet, les concentrations en rivières sont toutes supérieures à celles
de la subsurface ;
- Si les valeurs de la concentration de la nappe d’altérites (à 10 m) sont prises comme celles de la subsurface, le
modèle devient cohérent sauf pour quelques éléments. Ce sont donc les valeurs de concentration de la nappe
d’altérites qui ont été utilisées comme valeur de pôle de la subsurface dans le modèle de mélange pour
Bokpérou.
L’événement du 14/07/2005 au 12/11/2005 à Bokpérou, donne des résultats cohérents pour tous les éléments
comme sur les autres stations à l’échelle de la crue. Les débits simulés générés par le réservoir de subsurface
fluctuent fortement et sont pratiquement identiques au débit dans la rivière. Ce qui suggère que les débits
générés par la pluie sont vraiment très faibles. En revanche, l’élément Cl- donne des résultats incohérents par
rapport aux autres éléments car les débits simulés générés par le réservoir de surface sont supérieurs à ceux de
la subsurface (figure 11). Ces résultats sont identiques pour ce même élément à ceux d’Afon pont pour la crue
du 22/07/O6 au 23/07/06. La faible teneur des ions Cl- et NO3- sur le bassin de Bokpérou malgré la forte
minéralisation observée pourrait confirmer l’hypothèse selon laquelle ces eaux proviendraient de
compartiments souterrains profonds et ne seraient pas sous influence de la pollution. En effet, l’augmentation
de la teneur des autres ions ne peut être due qu’à un contact prolongé avec l’encaissant car si ce n était pas le
cas, les teneurs de Cl- et NO3- auraient augmenté dans les mêmes proportions (Atindogbé, 2007).
31
Figure 11 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison à Bokpérou
32
3.3.1.2.2. Eléments chimiques
La crue est suivie aux stations limnimétriques suivantes : Afon Pont, Aguimo, Bori, Bokpérou, Côte238, Donga
Afon, Igbomakoro, Sani, Sarmanga et Tébou. L’observation des graphiques 12 et 13, montre qu’à l’échelle de la
saison pour presque tous les éléments, la concentration est élevée en début de saison, puis diminue. Les
concentrations sont élevées en début de saison, car le début de la saison correspond à la période où seule la
nappe profonde (eau plus minéralisée que celle de la surface) est opérante, et les concentrations des éléments
chimiques atteignent donc leur valeur maximale. Ceci se traduit par une recharge des rivières et aquifères qui
pendant la saison sèche s’assèchent.
Le modèle donne une contribution majoritaire et variable de la subsurface selon le type d’éléments choisis. De
façon générale, les contributions importantes de ce compartiment proviennent des simulations basées
essentiellement sur les éléments Ca2+, HCO3-, Mg2+, Na+, K+ et CE., pour toutes les stations. Quelques
éléments (NO3, SO4 et Cl) donnent contrairement aux autres éléments une contribution majeure de
l’écoulement de la surface sur la subsurface (figure 12).
Ainsi, pour les stations d’Afon pont, de Bori, de la Donga Afon de la Donga pont et Sani sur la période du
08/07/05 au 04/12/05 et celles de la Côte238 sur la période du 17/07/05 au 10/11/05, d’Igbomakoro du
12/07/05 au 23/09/05,de la Sarmanga du 12/07/05 au 17/11/05 et de la Tébou sur la période 08/07/05 au
03/12/05, la contribution de la subsurface (Q2) semble toujours être plus importante que celle de la pluie (Q1).
Les contributions importantes de ce compartiment proviennent des simulations basées sur la majorité des
éléments qui donnent la même contribution de Q2. Une singularité s’observe toutefois pour les éléments NO3,
SO4 (Bori, C238, DAF, Don, Sani et TEB) et Cl (AG, BOK et Sani), car les débits simulés générés par le réservoir de
surface sont supérieurs à ceux de la subsurface. En effet, quelle que soit la lithologie, les teneurs en chlorure
sont généralement faibles dans les eaux souterraines (Gallaire, 1995). Il a déjà été montré plus haut que les
éléments Cl, K, SO4 et NO3 sont essentiellement d’origine atmosphérique et que l’élément Cl serait lié à la
pluie et au phénomène de lessivage des surfaces évaporées, alors que l’élément NO3- serait lié à la dissolution
des composés organiques en liaison avec les écoulements les plus étendus et les plus turbulents. L’élément K+
aurait aussi une origine également terrigène allochtone (Atindogbé, 2007).
3.3.1.2.2. Conductivité électrique
Les résultats de la CE à l’échelle de la saison, donnent aussi pour toutes les stations une contribution
majoritaire de l’écoulement de subsurface sur ceux de la surface. Ces résultats s’identifient bien à ceux obtenus
pour la crue du 31/08/06 au 10/09/06 à Bétérou (figure 13).
36
Figure 13 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison sur la station de Sani
37
3.3.1.3. Discussion de l’origine probable des minéraux
En général, la signature chimique des eaux est donc majoritairement dominée par les ions Ca2+, Mg2+, Na+,
HCO3-, K+ et Cl-. En effet, la composition des eaux naturelles, en dehors des pollutions généralement d’origine
anthropique, est le résultat combiné de la composition chimique des précipitations qui atteignent le sol et des
réactions avec les minéraux présents dans l’encaissant (Kamagaté, 2006). La désagrégation mécanique et
l’altération chimique sont donc les deux phases qui contrôlent les réactions avec les minéraux de l’encaissant.
L’altération chimique est d’autant plus rapide que les eaux météoritiques sont agressives. Une série de réaction
entre cette eau et la formation encaissante va aboutir à l’ionisation et à l’entraînement des ions tels que Ca2+,
Mg2+ et Na+ en solution (Kamagaté, 2006). Les ions Ca2+, Mg2+ et Na+ proviennent donc de l’altération
chimique des roches affleurantes silicatées. Cette réaction est fonction du temps de contact et explique donc la
faible minéralisation des écoulements de surface.
La charge en bicarbonate (HCO3-) des écoulements de base provient également de la dissolution dans l’eau du
dioxyde de Carbone (CO2) selon la réaction :
CO2 + H2O H+ + HCO3-.
Certains éléments, d’origine biochimique : K+, NO3-, SO42-, sont exportés en dehors des bassins versants par
les eaux de surface, en faible quantité cependant. Leur recyclage par la végétation est rapide et ces ions ne
subsistent qu’en très faibles concentrations dans les eaux de Nappe (Grimaldi, 1988). Ces résultats sont
identiques à ceux obtenus dans le Cadre de cette étude. En effet, les ions Cl-, NO3-, K+ et SO42- proviennent
en général de la pollution fécale (Cl-, K+) ou agricole (K+, NO3-, SO42-). L’élément SO4 peut aussi provenir des
lessives souvent pratiquées au bord des rivières.
Les ions Cl-, Na+, Mg2+ par contre sont également exportés hors des bassins lors des crues. Mais, en excès
dans les eaux par rapport à leur absorption par la végétation, ils se concentrent entre les épisodes pluvieux, au
cours de l’évapotranspiration, dans la solution du sol et dans les eaux qui, s’infiltrent jusqu’à la nappe. Les plus
fortes teneurs s’expliquent donc par un temps de résidence élevé de la solution dans le sol. Pour les deux
Cations Na+ et Mg2+ cependant, l’adsorption sur le complexe argileux limite l’augmentation de leur
concentration par rapport à celle du chlorure. Par contre, la composition chimique des précipitations constitue
aussi une source d’élément chimique dissous dans les écoulements de base. En Afrique de l’Ouest, les éléments
chimiques dissous dans les précipitations ont trois sources principales (taupin et al., 1997 ; Freydier et al., 1998,
cités par Atindogbé, 2007): terrigène, océanique et biogénique. Dans notre zone, la poussière semble la source
majeure d’émission d’éléments grossiers dont l’ensemble définit la source terrigène exprimée par Ca2+, Mg2+
et SO42-. La mousson atlantique représente la source océanique définit par les éléments Na+ et Cl-, la source
biogénique est le fait des feux de brousse marqués par NO3- et K+ (Kamagaté, 2006.). En effet, les populations
du milieu s’adonnent à la culture itinérante sur brûlis. L’influence de l’incendie sur la composition chimique des
eaux de ruissellement se manifeste par l’augmentation de certaines teneurs en relation avec l’entraînement
des éléments rendus rapidement mobilisables par la combustion des végétaux (Adams et Boyle, 1980 ; Ellis et
Graley, 1983 ; Giovannini, 1994). Les effets du feu sont sensibles sur la silice, le Calcium, le potassium et les ions
Carbonates. Ils se traduisent moins nettement dans le cas du magnésium et des ions orthophosphates. Le
sodium et les ions chlorures, éléments peu abondants dans les végétaux, ne sont pas touchés par cette
38
évolution. Cependant, Na+ et K+ sont des éléments naturellement présents dans l’environnement, ils peuvent
être apportés par le lessivage des argiles, des granites, des feldspaths, ou encore par les aérosols marins. Le
Na+ a un comportement conservatif dans l’eau une fois qu’il a été libéré par les argiles, contrairement au
potassium, qui a tendance à se réincorporer rapidement dans les minéraux argileux (Rabiet, 2006).
3.3.2. Tableau dynamique croisé
Le modèle de décomposition à deux pôles donne plusieurs résultats. De ces résultats, différents cas ont été
observés. Suite à l’observation de ces différents cas, il a été procédé à la détermination des tableaux
dynamiques croisés sur les données des différents éléments chimiques sur toutes les périodes et par station
(annexe 12). L’objectif est de voir combien de fois on observe ces différents cas pour la décomposition à deux
pôles, et de compter le nombre de cas. Il s’agit des différents cas suivants :
3.3.2.1. Valeurs d’éléments pour Q2/Q en dehors de la limite des valeurs de pôles
L’analyse du pourcentage de tableau croisé dynamique pour les valeurs d’éléments pour Q2/Q en dehors de la
limite des valeurs de pôles, donne des pourcentages élevés pour les éléments HCO3, K et Mg (62, 93 et 87 %).
Quant aux stations, seules AG, BOK, C238 et SANI donnent un taux de 56 % chacune (Tableau 5).
Tableau 5 : Pourcentage significatif des éléments/stations issus du tableau croisé dynamique
Eléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total
Ca2+ 0% 100% 0% 0% 0% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 40%
CE 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Cl- 0% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 0% 100% 0% 50% 47%
HCO3- 100% 100% 0% 0% 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 0% 62%
K+ 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 93%
Mg2+ 33% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 87%
Na+ 0% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7%
NO3- 33% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 13%
SO42- 67% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 33%
Total 31% 56% 40% 33% 56% 56% 44% 44% 44% 56% 44% 28% 41%
3.3.2.2. Valeur moyenne dans la rivière non comprises entre les valeurs de pôles et valeur minimale dans la
rivière > valeur du pôle souterrain
L’analyse des tableaux de la valeur moyenne dans la rivière hors pôle et de la valeur minimale dans la rivière >
à la valeur du pôle souterrain, révèle que c’est toujours les éléments HCO3-, K+ et Mg2+ (77, 93 et 100 %) qui
donnent un pourcentage élevé, pour les stations DAF, DON et SANI (67, 89 et 67 %). Quant aux stations, aucune
ne donnent un taux élevé car pour toutes les stations les pourcentages sont de l’ordre de 22 % pour la valeur
minimale dans la rivière > à la valeur du pôle souterrain (Tableau 1 et 2 de l’annexe5).
39
3.3.2.3. Valeur maximale dans la rivière < valeur de la pluie et Valeur maximale dans la rivière > valeur du
pôle souterrain
L’analyse des tableaux de la Valeur maximale dans la rivière < valeur de la pluie et Valeur maximale dans la
rivière > valeur du pôle souterrain, ne donne de pourcentage élevé pour aucun élément. Idem pour les stations
(Tableau 3 et 5 de l’annexe 5).
3.3.2.4. Valeur minimale dans la rivière < valeur de la pluie
L’analyse des tableaux pour la Valeur minimale dans la rivière < valeur de la pluie, donne pour tous les
éléments des pourcentages élevés. Les stations quant à elles donnent aussi des pourcentages élevés (Tableau
4, annexe 5).
3.3.3. Décomposition avec les chroniques de la CE
La conductivité traduit le contraste très net entre la minéralisation des eaux de pluie très faible, et celles des
eaux de la nappe, beaucoup plus élevée, en raison des lessivages des sels dans la zone non saturée et des
échanges avec la matrice (Gallaire, 1995). Elle constitue de ce fait bon indicateur de la minéralisation globale
d’une nappe. En effet, la CE apparaît être le meilleur traceur intégrateur géochimique des compartiments
contributeurs aux écoulements de surface, du fait des écarts entre les valeurs caractéristiques des différents
réservoirs étudiés (Kamagaté, 2006). Les données de la CE utilisées constituent les données de moyennes
glissantes de 2006 à Afon Pont et 2007 à Bétérou. Ces données sont utilisées à l’échelle de la saison pour
déterminer la part contributive moyenne des écoulements de la subsurface (Q2) et de la surface (Q1) à
l’écoulement en rivière. Ainsi, à l’échelle saisonnière pour les deux années suivies sur les deux stations, aucune
tendance à l’augmentation de la CE dans les eaux de la rivière n’est observée sauf pour l’année 2007 qui a été
une année pluviométrique particulière, ce qui fait se traduit par la valeur des débits observés à Bétérou allant
jusqu’à 500 m3/s.
Ainsi, pour la crue du 10/05/06 au 15/12/06 à Afon pont, les ratios d’écoulement de subsurface sont supérieurs
à ceux de l’écoulement de surface. La contribution de la subsurface (Q2) est la plus importante comme pour
tous les éléments à l’échelle de la crue et de la saison (figure 14). Hors la période de crue, le débit est toujours
inférieur à 10 m3/s et 15 m3/s en 2006 pour des CE généralement supérieures à 75 µg/l. Ce débit semble donc
composé essentiellement de flux de subsurface dont les apports simulés varient entre 0 à 70 m3/s.
A Bétérou aussi, pour la crue du 01/06/07 au 31/12/07, la contribution de la subsurface (Q2) constitue aussi la
plus importante. Hors la période de crue, le débit est toujours inférieur à 50 m3/s en 2007 pour des CE
généralement supérieures à 60 µg/l. Ce débit semble donc composé essentiellement de flux de subsurface
dont les apports simulés varient entre 0 et 700 m3/s. Ces valeurs ne sont donc quantitativement pas
représentatives du fait de l’échelle saisonnière et de l’incertitude du calcul au niveau des valeurs de pôles. Ces
résultats sont identiques à ceux obtenus pour tous les éléments à l’échelle de la crue et à l’échelle saisonnière
pour toutes les stations étudiées avec une forte contribution de l’écoulement de la subsurface sur celui de la
surface.
41
Figure 14 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison sur les stations d’Afon pont et Bétérou
42
3.3.4. Modèle de décomposition à trois pôles
3.3.4.1. Application sur le bassin de Bétérou
L’objectif de la décomposition à trois pôles est de voir, si en considérant un troisième pôle plus concentré
(altérites), on peut obtenir des résultats cohérents. Le modèle de décomposition géochimique à trois pôles
prend en compte trois compartiments. Il a été seulement testé sur le bassin où on a le plus de chances d'avoir
des apports profonds, ce qui correspond à la partie du bassin où le réseau entaille le plus profondément le
substrat (Bétérou). Ainsi, seule la crue du 31/08/06 au 10/09/06 à Bétérou a été utilisée pour la décomposition
à trois pôles.
Ici, les éléments sont pris deux à deux. Les couples d’éléments ont été choisis en fonction des liens/corrélations
qui les lient les uns aux autres, et en prenant aussi en compte les éléments qui ne présentent pas
d’incohérences pour le modèle de décomposition à deux pôles.
De façon générale, les décompositions montrent que s’il y a des contributions des altérites, elles sont de toute
façon faibles, et que la subsurface domine. Ainsi, pour la crue du 31/08/06 au 10/09/06 à Bétérou, les ratios
d’écoulement de subsurface sont supérieurs à ceux des altérites et à ceux de la surface sauf pour certains
couples d’éléments. En effet la contribution importante des écoulements de subsurface pour cette crue est
donnée par les éléments Ca-SO4, CE-Cl, HCO3-CL, HCO3-Na, HCO3-Ca et Na-Cl (Figure 14). Quant aux éléments
Ca-Cl, HCO3-Mg, Mg-Cl, et Mg-SO4, ils donnent une contribution importante des écoulements de la surface sur
ceux des altérites et de la subsurface. Seul, le couple d’éléments Na-NO3, donne une contribution majoritaire
des altérites sur ceux de la surface et de la subsurface.
Ces résultats s’identifient bien à ceux obtenus par le modèle de décomposition à deux pôles concernant la
contribution majeure des écoulements de la subsurface sur ceux de surface.
44
Figure 15 : Décomposition du modèle à trois pôles à l’échelle de la crue sur la station de Bétérou
45
3.3.4.2. Discussions et synthèse générale des résultats de la décomposition à deux et à trois pôles
Les résultats de la décomposition du modèle à 3 pôles donnent à l’échelle de la crue, une contribution majeure
des écoulements de subsurface sur ceux de la surface et ceux des altérites pour les couples d’éléments Ca-SO4,
CE-Cl, HCO3-CL, HCO3-Na, HCO3-Ca et Na-Cl. Les éléments Ca-Cl, HCO3-Mg, Mg-Cl, et Mg-SO4 donnent quant à
eux une contribution importante de la surface sur les altérites et la subsurface. Les résultats sont identiques
que ce soit à l’échelle de la crue ou à l’échelle de la saison sur toutes les stations utilisées. Ceci montre que
l’effet d’échelle n’intervient pas vraiment sur le bassin, sauf pour certaines stations qui présentent quelques
incohérences liées à la contribution de l’écoulement de la surface sur ceux de la subsurface d’une part, et à la
faible contribution des écoulements d’altérites concernant le modèle à trois pôles d’autre part. En effet,
Jenkins, et al., 1995 cités par Gnouma (2006), soulignent que l’interprétation des méthodes de traçage
géochimique et des données hydrologiques donne une image intégrée du fonctionnement du bassin et reste
difficile à analyser du fait des problèmes de mélange des eaux qui faussent en partie la résolution des
équations du mélange. De ce fait, les incohérences observées peuvent probablement être dues aux
incertitudes sur les valeurs observées des éléments ou au modèle de calcul utilisé. En effet, la déconvolution
des hydrogrammes, outre la quantification des contributions des compartiments à l’écoulement, permet de
comprendre et d'émettre des hypothèses sur le fonctionnement hydrologique du bassin (Kamagaté, 2006).
Cependant la confiance que l'on peut accorder aux calculs du modèle appelle à une évaluation des incertitudes
sur les résultats. Plusieurs sources d’erreurs peuvent affecter ces résultats :
- la variation spatio-temporelle de la composition chimique dans chacun des réservoirs est une importante
source d’imprécision dans le calcul de déconvolution. Chaque réservoir présente vraisemblablement une
hétérogénéité spatiale. La composition chimique peut aussi varier au cours de l'évènement pluvieux du fait de
l'influence des eaux de recharge ;
- la répartition spatio-temporelle des compositions chimiques des précipitations et de la recharge n’est pas
toujours bien connue ;
- les incertitudes analytiques sur les données chimiques peuvent également affecter les résultats ;
- les valeurs de pôles utilisées pour la décomposition peuvent aussi affecter les résultats du modèle de
décomposition.
46
Conclusion générale et recommandations
Cette étude menée dans un triple cadre du Master Recherche Eau et Environnement de l’UM2, du Projet
OUEME-2025 et du Programme International de Recherches AMMA, nous a permis d’approfondir nos
connaissances dans les sciences de l’eau en général, et en particulier sur l’utilisation des caractéristiques
physico-chimiques de l’eau pour la compréhension de l’origine des écoulements des rivières sur les sous-
bassins de l’OHHVO.
L’objectif général de cette étude était de parvenir à la connaissance des processus à la base des écoulements
dans un bassin versant. Notre point de départ était constitué par des approches déjà développées sur un bassin
versant (Donga) qui apportent une contribution significative à la compréhension des phénomènes. Nous avons
montré qu’à l’échelle de la crue ou de la saison et sur toutes les stations, que les résultats obtenus étaient
identiques sauf pour certaines stations.
Le modèle de décomposition à deux pôles donne une contribution majeure de l’écoulement de subsurface sur
ceux de la surface pour tous les éléments sauf les éléments NO3, SO4 et Cl- à l’échelle de la crue à Afon pont,
Tébou et Bétérou, puis à l’échelle de la saison à AG, BO, BOK, C238, DAF, DON, SANI et TEB. Ainsi, les eaux de
surface montrent une minéralisation plus faible, davantage proche de celle des eaux souterraines superficielles
plutôt que de la nappe profonde contrairement à ce à quoi on pourrait s’attendre. Le débit des cours d’eau est
donc composé d’un flux rapide (ruissellement) et d’un flux retardé de subsurface (nappe perchée saisonnière),
sans contribution significative de la nappe des altérites. La vidange de la nappe libre semble donc s’effectuer
essentiellement par des transferts verticaux, par évapotranspiration (strate arborée) et plus localement, vers
des fractures du socle en profondeur. Ces résultats confirment ceux obtenus sur le bassin de la Donga par
Kamagaté, 2006 et permettent de croire à une uniformité de fonctionnement de ces sous bassins avec celui de
la Donga.
L’utilisation de la méthode d’Analyse en Composantes Principales donne trois groupements d’éléments mis en
évidence sur les différents bassins en fonction de leur origine probable. Ce sont : (1) le groupe CE, HCO3-, Ca2+,
Mg2+, Na+ et à contrôle lithologique ; (2) le groupe SO42-, Cl- et NO3- et à contrôle biologique et météorique ;
(3) le groupe K+ dont le contrôle est météorique, lithologique et biologique. Ainsi, la minéralisation des eaux de
surface sur les différents bassins est majoritairement endogène (sous contrôle lithologique) et minoritairement
exogène c’est-à-dire liée à d’autres phénomènes extérieurs tels que les processus biologiques, les pollutions,
les apports atmosphériques par les précipitations.
Ainsi, même si l’effet de la minéralisation endogène est majoritaire sur tous les bassins, celui de la
minéralisation exogène varie selon les bassins. Ainsi, TEB et surtout BO sont fortement sous contrôle de la
minéralisation exogène liée à SO42- contrairement à DAF, DON, et AFP. En ce qui concerne la minéralisation
exogène potassique, C238, IGB et SAR sont beaucoup plus influencés contrairement à DON, DAF, AFP et SANI.
L’analyse de tous ces facteurs met en évidence la constance des phénomènes. L’acquisition de la minéralisation
des premiers écoulements relève toujours des mêmes processus de lessivages et/ou de rejets des nappes
hydrolysées, alors que le passage des hautes eaux s’accompagne toujours de phénomènes de dilution. Ces
résultats constituent une première étape dans l’étude hydrologique de ce bassin versant. Quelques
recommandations seront donc formulées en vue de l’amélioration de ce document :
47
- effectuer des mesures de conductivité électrique des eaux de rivière sur une longue période en vue
d’appréhender la composition chimique des eaux des rivières. Ceci permettra d’en savoir plus sur l’origine des
écoulements en rivière (surface ou souterrain) et de quantifier/valider la contribution du souterrain aux
écoulements en rivière ;
- que sur chaque bassin des prélèvements des compartiments souterrains aux différents niveaux se fassent afin
de vérifier l’uniformité spatiale et par conséquent la pertinence de la comparaison qui a été effectuée;
- dans le cadre du programme AMMA, un suivi à plus long terme permettra de préciser encore davantage
l’importance respective du ruissellement et des écoulements de subsurface dans la variabilité interannuelle des
débits en vue de la complémentarité entre la compréhension des processus et l’amélioration des modèles
hydrologiques ;
- cette étude pourrait aussi être étendue aux sous-bassins du Sud c’est-à-dire de Bonou jusqu’à Bétérou en vue
d’appréhender ces différents processus d’écoulement sur cette partie du bassin.
Cette étude, initiée dans le domaine de l’hydrogéochimie sur la haute vallée de l’Ouémé, est une contribution à
la compréhension du fonctionnement hydrogéochimique. A long terme, il pourra contribuer à l’élaboration ou
à l’amélioration des modèles hydrologiques d’où l’importance de son amélioration et sa poursuite. Un suivi à
long terme des caractéristiques hydrogéochimiques des différents compartiments, s’avère nécessaire en vue
de comprendre les variabilités saisonnières et d’une année à une autre. La forte minéralisation des eaux du
sous bassin de Bokpérou et le comportement particulier de la minéralisation potassique sur les sous bassins de
Tébou et Bori mérite d être observé de plus près.
48
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II
Annexe 1 : Série temporelle des paramètres physico-chimiques analysés par chromatographie ionique de Juillet à Novembre 2006 à Bétérou
Mesures terrain
Nom des échantillons date T°C pH CE pH CO32-
HCO
3- Cl- NO3
- SO42- Ca2+ Mg2+ Na+ K+
(ms/cm)
BET06_1 Bétérou rivière 19/07/2006 08:13:00 19/07/2006 08:13 101
BET06_2 Bétérou rivière 26/07/2006 07:56:00 26/07/2006 07:56 98
BET06_3 Bétérou rivière 01/08/2006 07:40:00 01/08/2006 07:40 64
BET06_4 Bétérou rivière 07/08/2006 12:00:00 07/08/2006 12:00 8
BET06_5 Bétérou rivière 08/08/2006 08:30:00 08/08/2006 08:30 110
BET06_6 Bétérou rivière 09/08/2006 07:45:00 09/08/2006 07:45 66
BET06_7 Bétérou rivière 11/08/2006 07:24:00 11/08/2006 07:24 62
BET06_8 Bétérou rivière 12/08/2006 07:45:00 12/08/2006 07:45 69
BET06_9 Bétérou rivière 13/08/2006 07:53:00 13/08/2006 07:53 70
BET06_10 Bétérou rivière 14/08/2006 07:30:00 14/08/2006 07:30 72
BET06_11 Bétérou rivière 16/08/2006 07:15:00 16/08/2006 07:15 61 7.02 37.5 0.52 0.41 0.44 5.19 2.15 4.03 2.876
BET06_13 Bétérou rivière 31/08/2006 08:05:00 31/08/2006 08:05 45 6.55
29.96 0.55 0.33 0.48 3.67 1.46 3.02 2.562
BET06_14 Bétérou rivière 01/09/2006 08:15:00 01/09/2006 08:15 49 6.55 36.1 0.78 0.62 4.93 2.02 4.16 2.841
BET06_15 Bétérou rivière 02/09/2006 07:32:00 02/09/2006 07:32 45 7.07 30 0.50 0.41 3.82 1.51 3.08 2.518
BET06_16 Bétérou rivière 03/09/2006 07:29:00 03/09/2006 07:29 39 6.45 23.9 0.48 0.33 3.29 1.32 2.22 2.508
BET06_17 Bétérou rivière 04/09/2006 07:55:00 04/09/2006 07:55 42 6.54 28.9 0.57 0.36 3.77 1.51 2.80 2.374
BET06_18 Bétérou rivière 05/09/2006 05/09/2006 08:22 50 6.56 31.5 0.59 0.37 4.45 1.78 3.24 2.476
III
08:22:00
BET06_19 Bétérou rivière 06/09/2006 08:13:00 06/09/2006 08:13 52 6.57 35 0.53 0.34 4.75 1.92 3.45 2.579
BET06_20 Bétérou rivière 07/09/2006 08:22:00 07/09/2006 08:22 48 6.53 30.2 0.79 0.35 4.30 1.69 3.55 2.473
BET06_21 Bétérou rivière 08/09/2006 07:36:00 08/09/2006 07:36 55 6.54 35.3 0.67 0.43 5.11 2.06 3.88 2.395
BET06_22 Bétérou rivière 09/09/2006 07:54:00 09/09/2006 07:54 47 6.84 32 0.61 0.30 4.15 1.62 3.13 2.282
BET06_23 Bétérou rivière 10/09/2006 08:40:00 10/09/2006 08:40 52 6.56 33.7 0.66 0.42 4.83 1.87 3.51 2.344
BET06_24 Bétérou rivière 05/10/2006 08:09:00 05/10/2006 08:09 62 6.78 40.1 0.91 0.43 5.90 2.25 4.40 1.97
BET06_25 Bétérou rivière 12/10/2006 08:16:00 12/10/2006 08:16 6.66 40.2 0.81 0.33 7.00 1.81 3.74 2.20
BET06_26 Bétérou rivière 19/10/2006 07:25:00 19/10/2006 07:25 6.77 40 0.67 0.25 5.97 2.22 4.43 1.80
BET06_27 Bétérou rivière 28/10/2006 08:40:00 28/10/2006 08:40 6.65 41.3 1.02 1.88 0.31 6.34 2.37 4.90 2.22
BET06_28 Bétérou rivière 02/11/2006 08:23:00 02/11/2006 08:23 7.06 43.6 1.07 1.11 0.33 6.67 2.49 5.10 2.14
BET06_29 Bétérou rivière 09/11/2006 07:57:00 09/11/2006 07:57
Annexe 2 : Série temporelle des paramètres physico-chimiques analysés par chromatographie ionique de Juin à Décembre 2006 à Afon pont
Nom des échantillons T°C CE pH CO32- HCO3
- Cl- NO3- SO4
2- Ca2+ Mg2+ Na+ K+
(ms/cm)
AFP06_1 Affon pont rivière 08/06/2006 290
AFP06_2 Affon pont rivière 18/06/2006 280
0.40 0.39 3.01 1.24 2.45 1.94
AFP06_3 Affon pont rivière 22/06/2006 108
AFP06_4 Affon pont rivière 29/06/2006 172
AFP06_5 Affon pont rivière 04/07/2006 188
0.86 1.59 14.47 5.54 13.98 7.90
AFP06_6 Affon pont rivière 05/07/2006 202
AFP06_7 Affon pont rivière 14/07/2006 181
0.60 0.81 14.57 5.54 15.39 7.25
IV
AFP06_8 Affon pont rivière 22/07/2006 06:55:00 46
0.45 2.81 0.65 2.93 1.15 1.13 5.20
AFP06_9 Affon pont rivière 22/07/2006 08:15:00 36
0.22 2.33 0.50 2.18 0.85 0.72 4.15
AFP06_10 Affon pont rivière 22/07/2006 10:55:00 32
0.26 1.34 0.39 2.07 0.83 0.59 3.72
AFP06_11 Affon pont rivière 22/07/2006 14:55:00 31
0.27 0.36 2.01 0.83 0.71 3.17
AFP06_12 Affon pont rivière 22/07/2006 18:55:00 38
0.39 1.12 0.56 2.65 1.09 1.16 3.73
AFP06_13 Affon pont rivière 22/07/2006 22:55:00 45
0.58 1.21 0.71 2.93 1.22 1.73 3.84
AFP06_14 Affon pont rivière 23/07/2006 06:45:00 47
0.33 0.73 0.69 3.16 1.30 2.36 3.34
AFP06_15 Affon pont rivière 23/07/2006 11:55:00 45 8 0.41 2.00 0.85 3.32 1.37 2.30 3.62
AFP06_16 Affon pont rivière 23/07/2006 18:45:00 43
0.40 0.64 2.97 1.19 1.67 3.63
AFP06_17 Affon pont rivière 24/07/2006 02:57:00 36
0.50 0.24 0.62 2.39 0.97 1.42 3.21
AFP06_18 Affon pont rivière 24/07/2006 10:55:00 31
0.56 0.39 0.56 1.96 0.79 1.29 2.83
AFP06_19 Affon pont rivière 24/07/2006 18:55:00 30
0.34 0.35 2.05 0.80 1.23 2.60
AFP06_20 Affon pont rivière 25/07/2006 02:58:00 36
0.38 0.49 0.55 2.67 1.06 1.52 2.81
AFP06_21 Affon pont rivière 25/07/2006 10:55:00 40
0.37 0.26 0.61 2.98 1.19 1.68 2.96
AFP06_22 Affon pont rivière 11/08/2006 5.2 0.43 0.45 0.39 4.05 1.65 2.48 2.61
AFP06_23 Affon pont rivière 11/08/2006 48
0.43 0.49 2.47 1.03 1.54 2.51
AFP06_24 Affon pont rivière 11/08/2006 4.8 0.34 0.41 2.94 1.24 1.86 2.63
AFP06_25 Affon pont rivière 12/08/2006 6.2 0.46 0.43 4.17 1.79 2.84 2.83
AFP06_26 Affon pont rivière 12/08/2006 5 0.41
0.38 2.34 0.96 1.49 2.49
AFP06_27 Affon pont rivière 12/08/2006 34
0.42 0.46 3.05 1.20 1.56 3.01
AFP06_28 Affon pont rivière 13/08/2006 4.6 0.43 0.39 3.02 1.22 1.94 2.85
AFP06_29 Affon pont rivière 13/08/2006 4.4 0.34 0.34 2.51 0.98 1.44 2.50
AFP06_30 Affon pont rivière 13/08/2006 5.5 0.38 0.40 2.80 1.10 1.56 2.56
AFP06_31 Affon pont rivière 13/08/2006 4.6 0.38 0.43 3.15 1.28 1.82 2.67
AFP06_32 Affon pont rivière 13/08/2006 6.9 0.39 0.39 3.33 1.37 2.04 2.73
AFP06_33 Affon pont rivière 13/08/2006 6.6 0.41 0.44 3.42 1.39 2.20 2.67
AFP06_34
0.50 0.43 3.52 1.44 2.40 2.65
AFP06_35 Affon pont rivière 13/08/2006 6 0.44 0.48 3.56 1.44 2.41 2.62
AFP06_36 Affon pont rivière 14/08/2006 46
0.52 0.43 3.84 1.57 2.77 2.56
V
AFP06_37 Affon pont rivière 15/08/2006 6.1 0.52 0.36 3.73 1.55 3.09 2.17
AFP06_38 Affon pont rivière 29/09/2006 44.7
0.36 0.26 3.49 1.47 2.61 1.38
AFP06_39 Affon pont rivière 14/10/2006 38.1
0.62 0.57 2.26 3.31 1.18 2.98 1.60
AFP06_40 Affon pont rivière 19/10/2006 56
0.58
0.35 4.68 2.06 4.00 1.09
AFP06_41 Affon pont rivière 28/10/2006 61.6
0.41
0.14 5.05 2.20 4.12 1.13
AFP06_42 Affon pont rivière 15/12/2006 106
0.55
0.18 10.07 4.25 5.92 2.33
Annexe 3 : Série temporelle des paramètres physico-chimiques analysés par chromatographie ionique de Juillet à Novembre 2006 à Tébou
Mesures terrain
Nom des échantillons T°C CE CE pH CO3
2- HCO3- Cl- NO3
- SO42- Ca2+ Mg2+ Na+ K+
(ms/cm)
TEB06_1 Tébou rivière 07/06/2006 53
TEB06_2 Tébou rivière 09/07/2006 191 2.01 0.01 0.53 18.26 7.40 2.12 9.18
TEB06_3 Tébou rivière 18/07/2006 71 6.69 36.7 0.78 0.04 0.28 5.62 2.63 1.31 5.33
TEB06_4 Tébou rivière 18/07/2006 50 6.4 27.1 0.45 0.25 3.60 1.76 1.03 4.17
TEB06_5 Tébou rivière 19/07/2006 52 6.42 30.6 0.47 0.27 4.13 1.96 0.91 4.11
TEB06_6 Tébou rivière 19/07/2006 56
TEB06_21 Tébou rivière 17/08/2006 40 6.34 25.5 1.51 0.17 3.10 1.36 2.70 2.82
TEB06_22 Tébou rivière 17/08/2006 42 6.39 22.9 1.54 0.16 3.10 1.36 2.72 2.82
TEB06_23 Tébou rivière 17/08/2006 38 6.22 21.4 0.52 0.24 0.21 3.01 1.24 2.63 1.60
TEB06_24 Tébou rivière 18/08/2006 38
TEB06_25 Tébou rivière 18/08/2006 37 6.26 19.5 0.59 0.31 0.25 2.87 1.14 2.18 1.86
TEB06_26 Tébou rivière 18/08/2006 35 6.3 21.1 0.66 0.37 0.27 2.98 1.19 2.26 1.93
TEB06_27 Tébou rivière 18/08/2006 36 6.25 18.8 1.94 0.30 2.55 1.12 1.81 3.77
TEB06_28 Tébou rivière 18/08/2006 35 6.16 18.1 1.94 0.27 2.53 1.12 1.82 3.75
TEB06_29 Tébou rivière 18/08/2006 30 6.21 12.6 0.24 0.18 2.06 0.67 1.07 1.17
TEB06_30 Tébou rivière 18/08/2006 34 6.23 19 1.03 0.27 2.50 1.05 1.90 2.70
TEB06_31 Tébou rivière 18/08/2006 6.27 23.6 0.42 0.28 3.26 1.45 2.87 1.61
TEB06_32 Tébou rivière 19/08/2006 6.36 24 0.42 0.30 3.29 1.48 2.90 1.62
VI
TEB06_33 Tébou rivière 19/08/2006 39 6.38 23.7 0.41 0.31 3.27 1.46 2.90 1.61
TEB06_34 Tébou rivière 19/08/2006 39 6.33 24.3 0.86 0.30 3.35 1.50 3.00 2.02
TEB06_35 Tébou rivière 19/08/2006 40 6.35 24.7 0.81 0.30 3.33 1.50 2.97 2.00
TEB06_36 Tébou rivière 19/08/2006 42 6.34 24 0.77 0.30 3.29 1.46 2.96 1.98
TEB06_37 Tébou rivière 19/08/2006 41 6.54 26.1 0.79 0.23 3.35 1.49 3.01 1.90
TEB06_38 Tébou rivière 19/08/2006 36
TEB06_39 Tébou rivière 20/08/2006 42 6.36 24.8 0.47 0.22 3.42 1.53 3.06 1.46
TEB06_40 Tébou rivière 14/10/2006 47.1 0.68 0.28 1.13 3.99 1.51 3.10 1.18
TEB06_41 Tébou rivière 20/10/2006 48.8 0.63 0.13 3.76 1.74 3.52 0.93
TEB06_42 Tébou rivière 11/12/2006 107.5 0.51 0.19 10.48 5.07 5.18 1.78
Annexe 3 : Série spatio-temporelle des paramètres physico-chimiques, des balances ioniques par échantillon et la répartition par stations (saison 2005)
date_heure Nom des échantillons CE pH CO3
2- HCO3- Cl- NO3- SO42- Ca2+ Mg2+ Na+ K+
(ms/cm) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l)
08/07/05 15:55 DAF1 75 7.45 0.00 42.20 0.64 0.48 0.66 6.16 2.67 4.28 3.26
14/07/05 16:53 DAF2 47 6.60 0.00 19.3 0.28 0.42 0.21 2.3 1.04 0.89 2.44
21/07/05 12:00 DAF3 43.6 7.11 0.00 30.9 0.62 0.46 0.26 3.61 1.62 2.29 2.21
28/07/05 10:29 DAF4 56.8 7.26 0.00 35.1 0.62 0.37 0.27 4.91 2.29 3.38 1.62
04/08/05 13:42 DAF5 62.3 7.22 0.00 35.3 0.73 0.11 0.35 5.57 2.57 3.64 1.66
12/08/05 11:55 DAF6 74.6 7.48 0.00 43.7 0.45 0.26 0.33 6.54 2.94 4.86 1.63
18/08/05 11:11 DAF7 85.2 7.52 0.00 49 0.43 0.22 0.35 7.41 3.33 5.49 1.69
25/08/05 09:46 DAF8 69.7 7.44 0.00 41 0.42 0 0.32 5.99 2.83 4.47 1.68
01/09/05 13:45 DAF9 78.5 7.61 0.00 46.4 0.49 0 0.38 6.67 3.24 5.4 1.47
10/09/05 14:02 DAF10 69.8 7.39 0.00 39.7 0.57 0.2 0.3 5.94 2.82 4.51 1.28
18/09/05 10:36 DAF11 84.9 7.64 0.00 51.7 0.58 0 0.48 7.26 3.42 5.11 1.27
24/09/05 13:23 DAF12 86.2 7.49 0.00 50 0.5 0 0.38 7.46 3.56 5.98 1.64
08/10/05 17:53 DAF13 72.4 7.52 0.00 41 0.81 0.16 0.35 5.98 2.86 4.98 1.6
22/10/05 11:59 DAF14 86.2 7.43 0.00 51 0.39 0 0.28 7.85 3.56 5.96 1.42
13/11/05 12:51 DAF15 133.5 7.65 0.00 78.5 0.35 0.52 0.63 11.98 5.45 8.29 2.02
19/11/05 09:39 DAF16 145.4 7.66 0.00 84.8 0.34 0.73 0.51 13.18 5.81 8.92 2.26
21/11/05 11:50 DAF17 148.6 7.60 0.00 88.2 0.29 0.56 0.45 14.52 5.91 9.21 2.32
VII
04/12/05 08:25 DAF18 166 7.72 0.00 98.9 0.51 0.83 0.31 14.7 6.4 10.62 3.13
12/07/05 18:50 AG1 32.8 7.97 0.00 23.6 0.09 0.08 0.05 4.44 0.9 1.16 1.04
03/08/05 17:19 AG2 64.1 7.69 0.00 37.1 0.32 0 0.08 5.75 2.07 4.13 2.44
21/08/05 14:45 AG3 70.4 7.53 0.00 41.1 0.22 0 0.04 6.15 2.17 5.13 2.06
28/08/05 12:20 AG4 72.5 7.69 0.00 43.9 0.18 0 0.03 6.04 2.17 5.45 2.13
23/09/05 15:50 AG5 47 7.29 0.00 29.8 0.21 0 0 4.2 1.5 3.02 2.02
12/07/05 11:16 SAR1 50 7.19 0.00 28.9 0.52 0.12 0.43 4.48 1.96 2.65 2.34
03/08/05 12:19 SAR2 52.6 7.55 0.00 30.1 0.52 0.02 0.22 4.75 2.13 3.17 1.35
22/08/05 15:05 SAR3 47.6 7.25 0.00 29.2 0.45 0.31 0.3 4.17 1.93 2.75 1.73
12/09/05 17:35 SAR4 56.3 7.30 0.00 33.4 0.45 0 0.22 5 2.29 3.63 1
17/11/05 17:56 SAR5 87.1 7.60 0.00 50.3 0.46 0.19 0.7 7.6 3.67 5.53 1.42
08/07/05 14:10 BORI BO1 38 6.73 18.60 0.96 0 0.83 2.99 1.2 1.57 3.26
14/07/05 14:45 BO2 50 6.96 24.5 0.34 0.2 0.65 4.33 1.69 1.35 3.37
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01/09/05 12:00 BO12 57.8 7.08 30.8 0.56 0 0.2 4.89 2.05 2.88 2.35
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18/09/05 13:56 BO14 61.4 7.12 33.3 0.77 0 0.08 5.41 2.03 3.49 2.11
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08/10/05 16:58 BO17 53.8 7.16 29.8 0.43 0 0.06 4.59 1.81 3.13 1.85
22/10/05 15:04 BO18 60.3 7.19 33.3 0.69 0.1 0.06 5.14 2 3.9 1.66
13/11/05 11:24 BO19 79.2 7.27 44.1 0.79 0.32 0.07 7.09 2.76 4.7 1.91
19/11/05 12:26 BO20 85.2 7.28 48.1 0.97 0.29 0.11 7.62 2.99 5.01 2.09
04/12/05 12:30 BO21 108.1 7.23 61.9 1.03 0 0 9.69 3.7 5.64 2.38
08/07/05 13:20 SANI1 78 7.78 41.8 0.43 0.5 0.35 6.77 2.97 2.39 3.93
VIII
14/07/05 12:45 SANI2 45 7.02 23.9 0.37 0.52 0.3 3.42 1.37 2.75 2.55
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21/07/05 08:35 SANI4 32 7.13 32 0.2 0.26 0.3 5.66 2.3 1.73 2.78
28/07/05 11:24 SANI5 35.9 7.22 38.3 0.35 0.09 0.29 5.61 2.49 3.74 1.67
04/08/05 12:54 SANI6 63.4 7.27 43.8 0.27 0.3 0.3 5.94 2.35 2.63 1.87
12/08/05 08:34 SANI7 75 7.49 42.9 0.19 0.18 0.18 7.06 2.84 3.26 1.6
18/08/05 12:17 SANI8 74.2 7.21 51 0.25 0.09 0.18 7.05 2.88 3.22 1.53
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25/08/05 11:00 SANI10 72.2 7.41 41.9 0.26 0 0.17 6.91 2.81 3.22 1.69
30/08/05 10:51 SANI11 59.1 7.27 35.1 0.2 0 0.23 5.71 2.3 2.54 1.95
01/09/05 09:58 SANI12 73 7.54 43.1 0.17 0 0.23 6.95 2.85 3.46 1.51
10/09/05 10:32 SANI13 69.1 7.41 39.4 0.2 0 0.16 6.35 2.61 3.33 1.4
18/09/05 11:16 SANI14 74.3 7.57 42.3 0.25 0.18 0.15 6.94 2.85 3.55 1.38
24/09/05 14:19 SANI15 40.2 7.17 28.7 0.19 0 0 3.6 1.49 1.76 1.61
29/09/05 15:45 SANI16 70.4 7.37 39.6 0.26 0 0.16 6.54 2.74 3.12 1.41
08/10/05 14:05 SANI17 69.8 7.40 40.7 0.28 0.07 0.19 6.65 2.83 3.37 1.45
22/10/05 13:03 SANI18 85.4 7.59 50.5 0.19 0.11 0.13 8.31 3.47 4.19 1.41
13/11/05 09:23 SANI19 124.9 7.64 74.6 0.16 0.3 0.2 11.95 5.48 6.02 1.8
19/11/05 10:39 SANI20 142.5 7.64 83.7 0.22 0.55 0.28 13.15 6.28 6.9 2.01
20/11/05 17:15 SANI21 142.2 7.73 87 0.16 0.56 0.3 13.62 6.58 7.3 2.07
04/12/05 10:32 SANI22 180.4 7.70 108.5 0.18 0.44 0.42 16.43 8.64 8.96 2.52
16/06/05 00:00 DON 1 84 7.12 44.10 1.35 1.11 0.77 7.45 3.32 2.47 4.65
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20/07/05 09:40 DON 6 57 7.03 41 1.07 0.47 0.38 4.88 2.25 3.34 2.23
21/07/05 00:00 DON 7 25.5 6.82 32.6 0.78 0.3 0.24 4 1.78 2.74 2.09
28/07/05 09:47 DON 8 38.3 6.91 42.9 0.89 0 0.22 5.89 2.79 3.86 1.61
04/08/05 12:09 DON 9 64.3 6.42 39.7 0.94 0 0.31 5.35 2.52 3.71 1.56
06/08/05 15:37 DON 10 70 7.91 0 41.2 1.12 0.35 0.32 5.79 2.77 4.24 1.42
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18/08/05 10:10 DON 12 80.4 7.30 43.1 0.97 0.11 0.3 6.62 3.18 4.88 1.57
20/08/05 16:48 DON 13 71.7 7.69 53.6 0.92 0.06 0.34 7.52 3.53 5.29 2.49
25/08/05 08:39 DON 14 68.5 7.53 41.6 1.07 0 0.36 5.51 2.65 4.35 1.58
31/08/05 11:00 DON 15 66.2 7.56 40.6 0.94 0 0.44 5.38 2.62 4.5 1.39
IX
01/09/05 08:59 DON 16 67.3 7.53 43.1 0.82 0 0.27 5.48 2.7 4.72 1.21
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18/11/05 11:17 DON 24 139.4 7.71 92.1 0.76 0.18 0.6 12.86 6.14 7.42 2.08
22/11/05 09:15 DON 25 136.7 7.81 96.8 0.78 0.15 0.64 13.4 6.33 7.85 2.19
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19/11/05 10:20 AFP 21 98 7.39 0.0 57.70 0.5 0.58 0.21 8.69 3.82 5.5 1.68
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04/12/05 09:49 AFP 23 121 7.45 0.0 72.70 0.50 0.65 0.28 10.75 4.67 6.50 2.24
Ara 1 60.4 7.06 32.7 0.90 0.00 0.42 3.10 1.64 1.8 5.86
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X
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12/11/05 09:11 Ara24 36 7.13 20.4 0.51 0.00 0.00 3.44 0.47 1.01 2.52
18/11/05 12:12 Ara25 39.3 6.96 22.4 0.52 0.00 0.00 3.52 0.53 1.12 2.98
Kolo 0 75.3 7.24 43.8 1.10 0.64 0.85 3.23 2.98 3.10 7.52
16/06/05 00:00 Kolo1 88.7 7.61 54.7 0.89 0.32 0.53 3.34 2.82 3.52 8.47
23/06/05 00:00 Kolo2 46.2 7.26 29.4 0.59 0.99 0.46 1.97 2.13 1.77 4.14
30/06/05 00:00 Kolo3 75.8 7.18 44.8 1.07 0.41 0.55 3.17 2.47 2.79 7.23
07/07/05 00:00 Kolo4 34.2 7.54 34.4 0.67 0.01 0.26 3.95 1.29 2.36 5.16
14/07/05 09:05 Kolo5 31.4 6.83 19.1 0.55 0.69 0.19 1.44 1.61 1.22 2.66
19/07/05 09:30 Kolo6 44.8 7.31 24.4 0.67 0.34 0.18 3.09 1.12 1.65 3.55
21/07/05 00:00 Kolo7 72.7 7.04 32.2 3.45 1.38 1.68 4.49 1.99 2.46 5.62
28/07/05 16:15 Kolo8 34.2 6.78 19.2 0.54 0.16 0.22 1.9 1.28 1.3 2.99
04/08/05 09:33 Kolo9 58.8 7.23 31.3 0.9 0.02 0.33 4.04 0.79 2.15 4.71
11/08/05 11:10 Kolo10 58 6.97 31.6 0.8 0.08 0.3 4.17 0.8 2.18 4.65
18/08/05 17:38 Kolo11 62 7.24 36.6 0.84 0 0.32 4.47 0.87 2.32 5
25/08/05 16:49 Kolo12 40.1 7.17 23 0.51 0 0.18 3.1 0.99 1.41 3
27/08/05 08:20 Kolo13 47.3 7.10 26.1 0.57 0.26 0.19 3.6 0.78 1.75 3.71
01/09/05 17:15 KOlo14 53.3 7.33 30.1 0.66 0 0.19 4.04 0.58 2.03 4.23
09/09/05 16:53 Kolo15 47.8 7.34 27.7 0.66 0.07 0.21 3.85 0.61 1.78 3.69
XI
16/09/05 09:56 Kolo16 54.8 7.46 29.7 0.74 0 0.26 4.06 0.69 2 4.28
17/09/05 17:40 Kolo17 45.5 7.57 30.5 0.8 0 0.28 4.35 0.69 2.04 4.38
22/09/05 10:53 Kolo18 59.4 7.41 34.8 1.04 0 0.38 4.33 0.91 2.2 4.69
29/09/05 11:57 Kolo19 67.7 7.15 34.5 1.11 0.02 0.38 4.88 0.76 2.49 5.22
08/10/05 10:49 Kolo20 60.2 7.46 33.6 1.23 0.73 0.37 4.66 1.38 2.27 4.74
23/10/05 09:09 Kolo21 63.3 7.60 36.6 0.59 0 0.21 4.67 0.72 2.36 5.05
12/11/05 13:25 Kolo22 78.8 7.63 42.5 0.9 0 0.55 5.29 1.22 2.85 6.69
16/11/05 09:55 Kolo23 95.2 7.82 47.3 0.79 0 0.52 5.47 1.25 3.24 7.16
18/11/05 07:51 Kolo24 90.3 7.40 52.8 1.18 0 0.61 5.81 1.71 3.39 7.72
08/07/05 11:00 TEB 1 41 6.84 0.0 25.0 0.6 0.3 0.4 3.1 1.4 2.3 2.4
13/07/05 17:10 TEB 2 45.6 6.76 0.0 28.1 0.5 0.6 0.5 3.9 1.8 2.5 2.2
14/07/05 10:05 TEB 3 20.7 5.94 0.0 11.1 0.3 0.3 0.2 1.8 0.7 0.8 1.9
21/07/05 00:00 TEB 4 36.4 6.16 0.0 16.9 0.4 0.0 0.2 2.9 1.3 2.5 1.5
28/07/05 15:21 TEB 5 38.4 5.90 0.0 16.7 0.4 0.0 0.2 3.2 1.4 2.4 1.5
04/08/05 10:23 TEB 6 48.4 6.05 0.0 21.1 0.3 0.1 0.2 4.0 1.8 2.8 1.5
11/08/05 11:55 TEB 7 52.9 5.93 0.0 21.3 0.4 0.1 0.1 4.2 1.9 3.5 1.1
18/08/05 16:42 TEB 8 51.2 6.04 0.0 21.7 0.4 0.0 0.1 4.1 1.9 3.5 1.2
25/08/05 15:52 TEB 9 42.2 6.02 0.0 17.3 0.4 0.0 0.2 3.1 1.5 3.1 1.3
01/09/05 16:20 TEB 10 52.8 6.09 0.0 22.7 0.5 0.0 0.1 4.1 2.0 3.6 1.0
09/09/05 19:02 TEB 11 44.8 7.30 0.0 28.8 0.3 0.0 0.1 3.3 1.6 3.3 1.1
16/09/05 13:23 TEB 12 44.3 6.27 0.0 20.6 0.4 0.0 0.1 3.5 1.7 3.2 1.1
19/09/05 14:25 TEB 13 41.4 6.27 0.0 23.2 0.5 0.0 0.1 4.1 2.0 3.5 1.1
24/09/05 10:30 TEB 14 39.2 5.73 0.0 16.6 0.4 0.0 0.1 3.0 1.5 2.4 1.4
29/09/05 12:59 TEB 15 52.9 6.32 0.0 24.7 0.6 0.1 0.1 4.0 2.0 3.9 1.0
08/10/05 11:28 TEB 16 44 7.26 0.0 26.1 0.6 0.0 0.2 3.3 1.7 3.5 1.1
23/10/05 10:16 TEB 17 54.1 6.81 0.0 27.8 0.3 0.1 0.1 4.3 2.1 3.7 0.9
12/11/05 14:15 TEB 18 63.2 6.70 0.0 33.2 0.5 0.0 0.1 5.6 2.6 4.0 1.1
16/11/05 16:50 TEB 19 78.8 6.62 0.0 35.9 0.4 0.0 0.1 6.1 2.8 4.0 1.2
18/11/05 09:24 TEB 20 72.4 6.50 0.0 36.7 0.5 0.1 0.1 6.4 2.9 4.1 1.3
03/12/05 09:10 TEB 21 102.9 6.68 0.0 53.4 0.6 0.2 0.1 9.5 4.5 4.7 1.8
12/07/05 16:20 IG1 62.1 6.41 0.0 27.9 0.9 0.2 1.6 5.9 2.1 3.1 3.0
03/08/05 15:59 IG2 54.3 6.51 0.0 24.8 0.5 0.0 0.3 4.6 2.0 3.1 1.7
21/08/05 16:05 IG3 56.5 6.45 0.0 33.1 0.6 0.0 0.4 5.9 2.8 4.4 1.6
28/08/05 09:47 IG4 59.5 6.39 0.0 28.7 0.5 0.0 0.6 5.0 2.4 4.0 1.6
23/09/05 10:05 IG5 42.9 6.17 0 23.7 0.5 0.0 0.4 4.4 2.0 3.0 1.9
XII
14/07/05 11:30 BOK1 137 7.43 0.0 77.00 0.4 0.0 0.5 9.3 3.4 14.4 4.6
16/07/05 15:00 BOK2 153 8.14 13.00 46.1 0.7 0.2 0.4 11.1 4.7 16.8 4.8
21/07/05 00:00 BOK3 75.3 7.25 0.0 81.6 0.2 0.0 0.3 10.7 3.9 13.2 3.8
28/07/05 14:21 BOK4 98.8 7.61 0.0 107.3 0.2 0.0 0.2 14.7 5.4 16.6 3.9
04/08/05 11:27 BOK5 165 7.58 0.0 96.2 0.2 0.0 0.4 13.3 5.0 14.2 3.7
11/08/05 12:58 BOK6 167.8 7.53 0.0 98.4 0.7 0.0 3.2 14.0 5.2 15.0 4.0
18/08/05 15:44 BOK7 161 7.62 0.0 94.8 0.1 0.0 1.3 13.8 5.2 13.0 3.5
25/08/05 14:40 BOK8 156.4 7.70 0.0 91.8 0.2 0.0 1.2 13.5 5.1 12.8 3.5
27/08/05 14:26 BOK9 165 7.72 0.0 96.5 0.3 0.0 1.0 14.7 5.5 13.6 3.3
01/09/05 15:05 BOK10 165.6 7.67 0.0 95.8 0.2 0.0 2.1 14.1 5.4 13.1 3.4
10/09/05 15:41 BOK11 161.4 7.61 0.0 94 0.3 0.0 1.3 14.0 5.2 12.8 3.1
18/09/05 09:20 BOK12 158.6 7.66 0.0 92.4 0.1 0.0 0.5 14.1 5.2 12.6 2.7
21/09/05 12:50 BOK13 106.3 7.52 0.0 77.6 0.2 0.0 0.4 11.5 4.3 10.6 3.2
24/09/05 11:44 BOK14 140.7 7.51 0.0 81.5 0.2 0.0 1.0 12.2 4.6 11.2 3.1
29/09/05 14:30 BOK15 156 7.74 0.0 89.2 0.2 0.0 1.8 13.3 5.0 12.5 2.9
08/10/05 12:45 BOK16a 143.4 7.59 0.0 85.4 0.3 0.0 2.0 12.9 4.9 11.9 2.8
23/10/05 17:36 BOK16b 136.5 7.75 0.0 81.2 0.1 0.0 1.0 12.2 4.5 10.9 2.3
12/11/05 15:36 BOK17 121 7.62 0.0 76.4 0.2 0.0 0.1 11.2 4.1 10.8 2.0
17/07/05 12:30 Bénin C238-1 51 8.14 21.50 28.3 0.5 0.3 0.5 4.6 1.8 3.1 2.3
10/08/05 13:50 Bénin C238-2 61.6 7.11 0.0 34.9 0.5 0.0 0.4 5.5 2.2 3.7 1.7
21/08/05 17:30 Bénin C238-3 56 7.31 0.0 41.1 0.4 0.0 0.4 6.2 2.7 4.6 1.6
28/08/05 13:04 Bénin C238-4 48.8 6.74 0.0 38.7 0.4 0.0 0.4 5.3 2.3 3.9 1.6
08/09/05 10:53 Bénin C238-5a 55 6.32 0.0 33.3 1.4 0.0 0.2 4.6 1.9 3.8 1.9
15/09/05 11:10 Bénin C238-5b 67 6.55 0.0 39 1.3 0.2 0.3 5.4 2.2 4.3 2.3
22/09/05 14:22 Bénin C238-5c 66 6.42 0.0 36 1.4 1.3 0.5 5.5 2.4 4.7 1.9
23/09/05 17:00 Bénin C238-6 36.9 6.73 0.0 30 0.4 0.0 0.2 4.0 1.7 2.6 2.0
29/09/05 09:07 Bénin C238-7 59 6.60 0.0 32.9 1.0 0.4 0.2 4.5 1.9 3.1 2.3
06/10/05 06:14 Bénin C238-8 67 6.68 0.0 36.7 1.2 0.1 0.2 4.9 2.0 3.8 2.1
13/10/05 08:15 Bénin C238-9 69 6.78 0.0 36.2 1.1 0.0 0.1 5.2 2.2 3.9 2.3
20/10/05 11:20 Bénin C238-10 65 6.63 0.0 36.6 1.0 0.1 0.1 5.1 1.9 4.0 2.1
27/10/05 07:49 Bénin C238-11 57 6.63 0.0 36.7 1.4 0.0 0.1 5.2 2.1 4.2 2.5
10/11/05 14:31 Bénin C238-12 82 6.74 0.0 46.4 1.6 0.6 0.3 6.8 2.9 5.5 2.4
XIII
Annexe 4 : Tableau des valeurs de pôles utilisées pour la décomposition à 2 et à 3 pôles
Pluie Subsurface Altérites
Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type
Silice 0.25 0.10 25.33 19.50 27.20 3.90
CE 11.00 2.00 69.55 17.00 155.00 70.00
HCO3- 0.61 0.00 31.54 11.59 61.61 27.45
Cl- 0.36 0.00 0.65 0.36 4.97 3.91
NO3- 0.00 0.00 0.62 1.86 14.26 16.12
SO42- 0.00 0.00 0.38 0.48 0.96 0.48
Ca2+ 0.20 0.00 4.84 3.40 16.80 10.60
Mg2+ 0.00 0.00 1.03 0.48 3.00 2.52
Na+ 0.00 0.00 4.29 0.92 5.29 2.53
K+ 0.39 0.00 1.18 0.39 4.29 2.34 Annexe 5 : Pourcentage significatif d’éléments/stations du tableau dynamique croisé utilisé pour valider les résultats du modèle de décomposition à deux pôles pour chaque cas
Tableau 1 : Valeurs moyennes dans la rivière hors limites (pôles)
Eléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total général
Ca2+ 33% 100% 0% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 60%
CE 25% 0% 50% 0% 0% 0% 100% 100% 0% 100% 0% 0% 29%
Cl- 33% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 0% 100% 0% 50% 53%
HCO3- 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 0% 77%
K+ 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 93%
Mg2+ 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Na+ 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 100% 0% 0% 0% 0% 20%
NO3- 67% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 20%
SO4-- 67% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 100% 0% 0% 0% 40%
Total général 54% 56% 60% 56% 56% 56% 67% 89% 44% 67% 44% 28% 54%
Tableau 2 : Valeurs minimales dans la rivière > valeur du pôle souterrain
Eléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total général
Ca2+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
CE 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Cl- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
HCO3- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
K+ 67% 0% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0% 60%
Mg2+ 33% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 67%
Na+ 0% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7%
NO3- 33% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 13%
SO4-- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Total général 15% 0% 30% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 11% 0% 16%
XIV
Tableau 3 : Valeurs maximale dans la rivière < Pluie
Éléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total général
Ca2+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
CE 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Cl- 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7%
HCO3- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
K+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Mg2+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Na+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
NO3- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
SO4-- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Total général 0% 11% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1%
Tableau 4 : Valeurs minimale dans la rivière < Pluie
Éléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total général
Ca2+ 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
CE 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Cl- 0% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 27%
HCO3- 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
K+ 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Mg2+ 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Na+ 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
NO3- 100% 0% 100% 100% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 100% 100% 73%
SO4-- 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 93%
Total général 88% 78% 100% 78% 78% 100% 78% 89% 89% 89% 100% 89% 88%
Tableau 5 : Valeurs maximale dans la rivière > Pluie
Éléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total général
Ca2+ 67% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 27%
CE 50% 0% 50% 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 50% 29%
Cl- 67% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 100% 100% 50% 47%
HCO3- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 8%
K+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Mg2+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Na+ 67% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 27%
NO3- 0% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 100% 100% 100% 100% 47%
SO4-- 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 13%
Total général 31% 33% 20% 0% 33% 0% 0% 0% 22% 22% 22% 44% 22%
Annexe 6 : Classification à 4 classes de la couverture végétale de chaque bassin étudié
AFP AV BET BO DAF DON IGB SAR TEB C238
V1 37.9% 38.3% 44.7% 57.7% 27.0% 23.8% 59.7% 52.0% 23.7% 65.3%
V2 20.3% 20.8% 24.4% 22.6% 23.3% 23.9% 14.9% 21.7% 24.1% 12.7%
V3 33.4% 33.2% 25.1% 14.9% 41.2% 40.9% 17.3% 17.4% 39.5% 14.6%
V4 6.4% 5.7% 2.5% 0.8% 7.5% 10.8% 3.4% 5.1% 10.8% 2.7%
Source : Obtenu par la classification d’une image satellitale Landsat ETM+ acquise le 26/10/2000 par le projet
Allemand IMPETUS, et mise gracieusement à disposition de l’IRD au Bénin par H.P. Thamm, Université de Bonn,
Allemagne.
XV
Annexe 7 : Tableau des vecteurs propres
F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7
Cond 0.283 -0.146 0.178 -0.118 -0.041 -0.009 -0.041
pH 0.228 -0.211 0.034 0.278 0.178 0.282 -0.401
HCO3- 0.267 -0.164 0.231 -0.026 -0.061 0.047 -0.193
Cl- -0.132 -0.198 0.297 -0.267 -0.358 0.448 -0.060
NO3- 0.133 -0.207 0.074 -0.136 0.785 -0.141 -0.076
SO4-- -0.021 0.113 0.313 0.524 -0.116 -0.431 0.198
Ca2+ 0.286 -0.138 0.175 -0.030 -0.118 -0.097 -0.053
Mg2+ 0.292 -0.047 0.207 0.031 -0.126 -0.061 -0.082
Na+ 0.262 -0.170 0.250 -0.070 0.003 0.026 0.098
K+ -0.155 -0.313 0.300 -0.036 -0.042 0.069 0.411
Sbassins -0.282 -0.119 0.175 -0.150 0.114 0.012 0.164
Ke 0.011 0.433 0.145 -0.029 0.143 0.352 0.118
V1 -0.290 -0.169 -0.010 -0.007 -0.031 -0.089 -0.317
V2 0.260 0.020 -0.276 0.189 -0.097 0.220 0.069
V3 0.281 0.153 0.088 -0.051 0.108 0.015 0.444
V4 0.246 0.281 0.115 0.000 -0.059 0.139 0.053
ARBR_EG -0.166 0.187 0.381 0.196 -0.092 -0.156 -0.383
cumplu_sai 0.061 0.309 0.276 -0.373 0.034 -0.307 -0.121
pmoy_evt_sai 0.133 0.229 -0.176 -0.498 -0.166 -0.191 -0.180
Q Moyen an -0.275 0.029 0.241 -0.140 0.190 0.120 0.029
KeAR_EG -0.074 0.385 0.189 0.170 0.203 0.353 -0.150
Annexe 8 : tableau des coordonnées des variables
F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7
Cond 0.888 -0.304 0.303 -0.157 -0.040 -0.008 -0.026
pH 0.715 -0.441 0.058 0.371 0.172 0.245 -0.252
HCO3- 0.840 -0.343 0.394 -0.035 -0.059 0.041 -0.121
Cl- -0.416 -0.414 0.506 -0.357 -0.345 0.389 -0.037
NO3- 0.417 -0.433 0.126 -0.181 0.757 -0.122 -0.047
SO4-- -0.064 0.235 0.533 0.699 -0.112 -0.375 0.124
Ca2+ 0.897 -0.289 0.298 -0.041 -0.113 -0.084 -0.033
Mg2+ 0.919 -0.097 0.352 0.041 -0.122 -0.053 -0.052
Na+ 0.824 -0.356 0.426 -0.093 0.003 0.022 0.062
K+ -0.488 -0.653 0.511 -0.048 -0.041 0.059 0.258
Sbassins -0.887 -0.248 0.298 -0.200 0.110 0.011 0.103
Ke 0.033 0.905 0.247 -0.039 0.138 0.306 0.074
V1 -0.911 -0.352 -0.018 -0.009 -0.030 -0.077 -0.199
V2 0.817 0.042 -0.470 0.252 -0.094 0.191 0.043
V3 0.884 0.320 0.150 -0.069 0.104 0.013 0.278
V4 0.774 0.587 0.196 -0.001 -0.057 0.120 0.033
ARBR_EG -0.523 0.392 0.649 0.261 -0.089 -0.135 -0.240
cumplu_sai 0.191 0.645 0.470 -0.498 0.033 -0.266 -0.076
pmoy_evt_sai 0.418 0.478 -0.299 -0.665 -0.160 -0.166 -0.113
Q Moyen an -0.865 0.061 0.410 -0.187 0.183 0.104 0.018
KeAR_EG -0.233 0.805 0.323 0.227 0.196 0.307 -0.094
XVI
Annexe 9 : Contribution des variables à la détermination des axes
F1 F2 F3
CE 7.984 2.117 3.179
pH 5.180 4.456 0.116
HCO3- 7.149 2.696 5.358
Cl- 1.749 3.933 8.838
NO3- 1.761 4.282 0.552
SO42- 0.042 1.268 9.786
Ca2+ 8.154 1.906 3.069
Mg2+ 8.550 0.217 4.286
Na+ 6.870 2.902 6.275
K+ 2.413 9.774 9.000
Sbassins 7.967 1.410 3.069
Ke 0.011 18.739 2.098
V1 8.397 2.842 0.011
V2 6.756 0.040 7.616
V3 7.918 2.342 0.777
V4 6.063 7.876 1.327
ARBR_EG 2.768 3.509 14.535
cumplu_sai 0.368 9.527 7.636
pmoy_evt_sai 1.768 5.227 3.091
Q Moyen an 7.584 0.085 5.791
KeAR_EG 0.548 14.852 3.590
Annexe 10 : Graphique des variables et individus formés par l’axe F1 et F2
XVII
Annexe 11 : Graphique des variables et individus formés par l’axe F1 et F3
Annexe 12 : Incohérences des éléments par rapport liée à la contribution du débit de la surface et de la
subsurface