MODÉLISATION ET CARTOGRAPHIE DU RISQUE D’ÉCLOSION D’INCENDIE DE FORÊT DANS LE NORD-OUEST DU MAROC (RÉGION DE CHEFCHAOUEN-OUAZZANE) - SIG Science

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الاثنين، 10 ديسمبر 2018

MODÉLISATION ET CARTOGRAPHIE DU RISQUE D’ÉCLOSION D’INCENDIE DE FORÊT DANS LE NORD-OUEST DU MAROC (RÉGION DE CHEFCHAOUEN-OUAZZANE)


Cette étude examine la possibilité de modélisation et de cartographie par SIG de la probabilité d’éclosion d’incendies de forêts sur une superficie forestière de 229 000 ha située dans la région de ChefchaouenOuazzane au nord-ouest du Maroc. Le système d’information géographique a été utilisé pour la localisation de près de 608 feux de forêt, enregistrés entre 1997 et 2011. La modélisation des éclosions des incendies de forêts est développée sur le principe que, pour produire un feu et l’entretenir (triangle du feu), il faut la présence en même temps de l’oxygène, du combustible, de la chaleur d'inflammation et de la réaction exothermique. L’action anthropique a été appréhendée par le calcul d’un paramètre appelé la pression annuelle de mise à feu (PAMF) sur une grille de 4 km². Cette PAMF a été combinée avec les données d’inflammabilité des types de végétations forestières et avec celles du topoclimat, notamment les expositions et les directions du vent, pour générer la carte finale de probabilité d’éclosion. Ensuite, les incendies de forêts enregistrés durant la période 2012-2013, au nombre de 118, ont servi pour tester la précision de prévision de la carte de probabilité d’éclosion. Bien que le test statistique Khi² montre que les valeurs observées (2012-2013) ne s’ajustent pas aux valeurs théoriques (1997- 2011), la carte de probabilité d’éclosion permet cependant de prédire, pour les 2 classes importantes de risque moyen et élevé, 58 % des incendies déclarés durant les années 2012 et 2013. Cette carte pourrait, sur le plan opérationnel, améliorer les processus d’alerte et le positionnement des postes de guets et des unités d’intervention chargées des attaques initiales des feux naissants. Des voies d’amélioration sont également proposées pour augmenter sa précision.



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https://www.sig-science.com/2019/03/Remote.Sensing.in.arcgis.html

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