دراسة الجفاف المناخي بالنموذج الجيوإحصائي في فضاء رياضي متعدد المتغيرات ( منطقة عين الدفلى)

Abstract

كجانب مرتبط بتغير المناخ ، أصبح الجفاف يمثل تحديًا شديدًا في أجزاء مختلفة من العالم ، لا سيما في المناطق التي تعتمد فيها الحياة على الزراعة البعلية عموما. بما أن منطقة الدراسة هي في الغالب أراضٍ زراعية ، فإن معظم نشاطها يعتمد على الأمطار. حيث أثرت في السنوات الأخيرة حالات الجفاف المتفاوتة التأثير والشدة على المحاصيل. لذلك هدف هذا البحث إلى تحديد ودراسة المناطق الأكثر عرضة للجفاف من حيث الزمان والمكان. علاوة على ذلك، تقديم صورة مفصلة عن الجفاف في المنطقة، مع إيجاد أهم العوامل المأثرة في حدوث الجفاف من عدمه و تقديم الحلول المناسبة في حال عودته في المستقبل. تم حساب مؤشر الهطول القياسي (SPI) سنويًا لمدة 38 عامًا لثلاثة عشر (13) محطة من 1981 إلى 2019 داخل منطقة عين الدفلى. تم استخدام نظم المعلومات الجغرافية (GIS) لتجميع الخرائط الرقمية لتصور و تحقيق التوزيع المكاني لهطول الأمطار (P) وتحديد الجفاف مكانيا باستخدام قيم SPI داخل المنطقة بناءً على الطريقة الإحصائية لـ krigeage.. تم جمع البيانات المناخية و بيانات الأحواض النهرية و التضاريس و الجيولوجيا داخل برامج إحصائية Satistica و past و حساب العوامل الرئيسية (F1 و F2 ) وفق طريقتي الارتباط القويم (ACC) و تحليل المركبات الرئيسية (ACP) مع تمثيلها في الفضاء الرياضي متعدد المتغيرات. تعرضت منطقة عين الدفلى لجفاف متفاوت الدرجات خلال الأعوام (1983 ، 1989 ، 2000) ، امتد بتناقص قيمته من الشرق إلى الغرب. كما لوحظت بعض السنوات الرطبة (2013 و 2018). كانت معظم السنوات في فئة الجفاف المعتدلة بنسبة 60٪، و أشار التمثيل البياني لجفاف داخل الفضاء الرياضي متعدد المتغيرات إلى نفس النتائج وفق الطريقتين الإحصائيتين إلى تواجد الجفاف بنسب عالية في شرق منطقة الدراسة و كانت العوامل المناخية أكثر المؤثرين على توزيع الجفاف و الرطوبة داخل المحطات الثلاثة عشر (13). من الممكن الاعتماد على الزراعة البعلية في المناطق الغربية التي كانت أقل عرضة للجفاف خلال فترة الدراسة مقارنة بالجزء الشرقي ، كونها منطقة يستقر فيها الجفاف بشكل مستمر

As an aspect related to climate change, drought has become a severe challenge in different parts of the world, especially in areas where life depends on rainfed agriculture generally. Since the study area is mostly agricultural land, most of its activity is dependent on rainfall. In recent years, droughts of varying impact and severity have affected crops. Therefore, this study aimed to identify and study the areas most vulnerable to drought in terms of time and place. Moreover, presents a detailed picture of the drought in the region, while finding out the most important factors affecting the occurrence of drought or not, and providing appropriate solutions in the event of its recurrence in the future. The Standard Precipitation Index (SPI) was calculated annually for a period of 38 years for thirteen (13) stations from 1981 to 2019 within the AinDefla region. Geographic information systems (GIS) were used to compile digital maps to visualize and achieve the spatial distribution of precipitation (P) and spatially determine drought using SPI values within the region based on the statistical method of Krige. Climatic data, river basin data, topography and geology were collected within statistical programs such as Satistica or Past, and the main factors (F1 and F2) were calculated according to the two correct correlation (ACC) methods. And the analysis of major compounds (ACP) and their representation in multivariate mathematical space. AinDefla region was subjected to a drought of varying degrees during the years (1983, 1989, 2000), which extended with decreasing value from east to west. Some wet years (2013 and 2018) were also observed. Most of the years were in the moderate category by 60%, and the graphic representation of drought within the multivariate mathematical space indicated the same results according to the two statistical methods, indicating the presence of drought in high proportions in the east of the study area, and the climatic factors were the most influential on the distribution of drought and humidity within the thirteen stations. (13). It is possible to rely on rain-fed agriculture in the western regions, which were less prone to drought during the study period compared to the eastern part, as it is a region where drought is stable continuously.

En tant qu'aspect lié au changement climatique, la sécheresse est devenue un défi majeur dans différentes parties du monde, en particulier dans les zones où la vie dépend généralement de l'agriculture pluviale. La zone d’étude étant majoritairement constituée de terres agricoles, l’essentiel de son activité dépend des précipitations. Ces dernières années, des sécheresses d’impact et de gravité variables ont affecté les cultures. Cette étude visait donc à identifier et étudier les zones les plus vulnérables à la sécheresse en termes de temps et de lieu. En outre, il présente une image détaillée de la sécheresse dans la région, tout en identifiant les facteurs les plus importants affectant ou non l'apparition de la sécheresse et en fournissant des solutions appropriées en cas de réapparition de la sécheresse dans le futur. L'Indice Standard de Précipitations (SPI) a été calculé annuellement pour une période de 38 ans pour treize (13) stations de 1981 à 2019 au sein de la région d'Ain Defla. Des systèmes d'information géographique (SIG) ont été utilisés pour compiler des cartes numériques afin de visualiser et d'obtenir la répartition spatiale des précipitations (P) et de déterminer spatialement la sécheresse à l'aide des valeurs SPI dans la région sur la base de la méthode statistique de Krige. Les données climatiques, les données des bassins fluviaux, la topographie et la géologie ont été collectées dans le cadre de programmes statistiques tels que Satistica ou Past, et les principaux facteurs (F1 et F2) ont été calculés selon les deux méthodes de corrélation correcte (ACC). Et l'analyse des composés majeurs (ACP) et leur représentation dans l'espace mathématique multivarié. La région d'Ain Defla a été soumise à une sécheresse à des degrés divers au cours des années (1983, 1989, 2000), qui s'est étendue avec une valeur décroissante d'est en ouest. Quelques années humides (2013 et 2018) ont également été observées. La plupart des années étaient dans la catégorie modérée à hauteur de 60%, et la représentation graphique de la sécheresse dans l'espace mathématique multivarié a indiqué les mêmes résultats selon les deux méthodes statistiques, indiquant la présence de sécheresse dans des proportions élevées dans l'est de la zone d'étude. , et les facteurs climatiques ont été les plus influents sur la répartition de la sécheresse et de l'humidité au sein des treize stations. (13). Il est possible de s'appuyer sur l'agriculture pluviale dans les régions de l'ouest, qui étaient moins sujettes à la sécheresse pendant la période d'étude que dans la partie orientale, car c'est une région où la sécheresse est stable en permanence.