LARHYSS Journal
Volume 11, Numéro 4, Pages 189-207

Conception De Modèles Statistiques A Variables Hydrochimiques Pour La Prédiction De La Conductivité électrique Des Eaux Souterraines

Auteurs : Kouassi Am . Mamadou A . Ahoussi Ke . Biemi J .

Résumé

Cette étude a porté sur l’ensemble des régions du N’zi, Iffou et Moronou (ex-N’zi-Comoé), situé au Centre-Est de la Côte d’Ivoire. L’objectif de l’étude est de concevoir des modèles statistiques à partir des régressions linéaires multiples, capables de simuler la conductivité électrique des eaux souterraines à partir de paramètres physico-chimiques de celles-ci. L’étude a été réalisée à partir d’un échantillon de 193 forages d’eau. Les paramètres physiques utilisés concernent la température, le pH, la turbidité et la conductivité électrique. Quant aux paramètres chimiques, ils concernent les cations majeurs et les anions majeurs. La méthodologie a consisté, d’une part à appliquer une analyse en composantes principales normées (ACPN) afin d’identifier les variables explicatives pertinentes et expressives de la conductivité électrique, et d’autre part, à déterminer les coefficients des régressions linéaires et les erreurs-types associées à partir d’un calage automatique. Les résultats de l’ACPN montrent que les variables les plus pertinentes et expressives pour la modélisation de la conductivité électrique des eaux souterraines sont les paramètres chimiques. Ainsi, ces deux paramètres ont été utilisés comme variables explicatives pour la conception d’un premier modèle. Aussi, pour mettre en évidence les impacts des activités anthropiques sur la qualité des eaux souterraines, un deuxième modèle a-t-il été envisagé par intégration de la température et du pH dans le premier modèle. Les valeurs du coefficient de variation sur les coefficients de régression des variables explicatives sont relativement faibles (inférieures à 10%) en ce qui concerne les paramètres chimiques quel que soit le modèle. Elles sont suivies par le pH (23%) puis la température (511%).

Mots clés

Conductivité électrique, ACPN; Modélisation statistique, Calage, Côte d’Ivoire.