Cartographie du risque d'incendies de forêt dans la région de Chefchaouen-Ouazzane (Maroc)
Cette étude examine la possibilité de prédire la répartition spatiale des éclosions des feux de forêts dans la région de Chefchaouen-Ouazzane (Nord-ouest du Maroc). Le système d’information géographique a été utilisé pour la localisation de 613 feux de forêt, enregistrés entre 2002 et 2015. La cons...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Institut Agronomique et Vétérinaire Hassan II
2016-07-01
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| Series: | Revue Marocaine des Sciences Agronomiques et Vétérinaires |
| Online Access: | https://agrimaroc.org/index.php/Actes_IAVH2/article/view/436 |
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| author | Fouad ASSALI Mohamed ROUCHDI Moulay Mohamed AJERAME Mouanis LAHLOU Hicham MHARZI ALAOUI |
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Cette étude examine la possibilité de prédire la répartition spatiale des éclosions des feux de forêts dans la région de Chefchaouen-Ouazzane (Nord-ouest du Maroc). Le système d’information géographique a été utilisé pour la localisation de 613 feux de forêt, enregistrés entre 2002 et 2015. La construction du modèle de prédiction dichotomique a été développée sur la base des résultats de la régression logistique binaire en utilisant 20 variables explicatives anthropiques et biophysiques. Un échantillon aléatoire de 2141 observations (60%) a été utilisé pour la construction du modèle et 1427 observations exogènes (40 %) ont été réservées pour la réalisation d’un test indépendant de la capacité du modèle à prédire les éclosions des feux. Les variables explicatives incluses dans le modèle, font état de l’impact des facteurs (1) anthropiques, représentés par les voies d’accès (pistes et routes) et les lieux de grande récurrences d’incendies, (2) topo-climatiques, dont la température maximale journalière, l’humidité relative de l’air et les pentes, et enfin (3) biologiques, à savoir le type de combustible à base notamment de chêne-liège de faible densité, d’une part, et du Matorral, du Lentisque, de l’Erica, du Cistus et du Kermès, d’autre part. Le modèle logistique binaire classe correctement 88,1% de l’échantillon d’étalonnage du modèle (2141 observations) et de 86,9% des cas de validation (test de validation avec 1427 observations). La carte produite pourrait, sur le plan opérationnel, améliorer les processus d’alertes et le positionnement des postes de guets et des unités d’interventions chargées des attaques initiales des feux naissants. Des voies d’amélioration sont également proposées pour augmenter sa précision.
Mots clés: SIG, Modélisation spatiale, Éclosion des feux de forêt, Carte de prévision, Régression logistique
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| first_indexed | 2024-04-12T16:03:41Z |
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| publishDate | 2016-07-01 |
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