Aller au contenuLANCEMENT DE KHARITA CHALLENGEđ Kharita Challenges est lancĂ© â Relevez des dĂ©fis SIG concrets, dĂ©veloppez vos compĂ©tences, obtenez des certifications vĂ©rifiables et valorisez vos rĂ©alisations.
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Entre une retenue de barrage remplie aprĂšs sa mise en service, un lac qui
devient saisonnier et une sebkha observée seulement certaines années, le mot
« eau » recouvre des trajectoires trÚs différentes. La couche Transitions
des eaux de surface â JRC Global Surface Water v1.5 rĂ©sume ces trajectoires
sur tout le Maroc, Ă environ 30 mĂštres, entre 1984 et 2024.
Ce nâest pas une photographie de lâannĂ©e 2024. Ce nâest pas non plus une pile
de 41 cartes annuelles. Câest une carte de synthĂšse : chaque pixel reçoit
une classe dĂ©crivant le passage entre absence dâeau, eau saisonniĂšre et eau
permanente au cours de la période. Cette distinction est essentielle pour ne
pas transformer une carte de changement en inventaire actuel des lacs et des
barrages.
Le raster classe chaque pixel selon sa trajectoire hydrologique sur la pĂ©riode 1984â2024, et non selon son seul Ă©tat en 2024.Kharita, dâaprĂšs EC JRC/Google Global Surface Water v1.5
Chargement de la carteâŠ
- Période observée
- 41
- RĂ©solution nominale (m)
- 30
- Classes de transition
- 10
- Tuiles sources assemblées
- 4
EC JRC/Google Global Surface Water v1.5 ; contrĂŽle et analyse Kharita
Ce que mesure réellement la couche
Le programme Global Surface Water du Centre commun de recherche de la
Commission europĂ©enne, ou JRC, exploite lâarchive Landsat pour dĂ©tecter la
prĂ©sence dâeau libre Ă la surface. La version 1.5 publiĂ©e en 2026 Ă©tend les
produits agrĂ©gĂ©s jusquâĂ 2024. Le produit « transitions » compare la premiĂšre
et la derniÚre situation représentatives et distingue dix trajectoires.
| Valeur | Classe | Lecture du pixel |
|---|
| 1 | Eau permanente stable | eau observĂ©e toute lâannĂ©e dans les Ă©tats de rĂ©fĂ©rence |
| 2 | Nouvelle eau permanente | passage dâune situation sans eau Ă une eau permanente |
| 3 | Perte dâeau permanente | disparition dâune eau auparavant permanente |
| 4 | Eau saisonniĂšre stable | eau prĂ©sente une partie de lâannĂ©e dans les Ă©tats de rĂ©fĂ©rence |
| 5 | Nouvelle eau saisonniĂšre | apparition dâun rĂ©gime saisonnier |
| 6 | Perte dâeau saisonniĂšre | disparition dâune eau auparavant saisonniĂšre |
| 7 | SaisonniĂšre vers permanente | prĂ©sence dâeau devenue permanente |
| 8 | Permanente vers saisonniĂšre | prĂ©sence dâeau devenue intermittente |
| 9 | Eau permanente Ă©phĂ©mĂšre | apparition puis disparition dâune eau permanente pendant la pĂ©riode |
| 10 | Eau saisonniĂšre Ă©phĂ©mĂšre | apparition puis disparition dâune eau saisonniĂšre pendant la pĂ©riode |
La valeur 0 correspond au fond « pas dâeau » et 255 Ă lâabsence de
donnée. Il faut conserver ces codes comme des catégories. Calculer une moyenne,
interpoler entre les classes ou appliquer un dĂ©gradĂ© continu nâaurait aucun
sens hydrologique.
Pourquoi un seul COG couvre 1984â2024
Une question revient souvent : pourquoi nây a-t-il pas un fichier pour 1984,
un autre pour 1985, puis ainsi de suite ? Parce que cette couche répond à une
question diffĂ©rente. Elle encode le type de transition sur lâensemble de la
période dans un seul octet par pixel. La valeur 8, par exemple, signifie
« permanente vers saisonniĂšre » ; elle ne signifie ni 8 annĂ©es dâeau ni aoĂ»t.
Pour savoir quand un changement sâest produit, il faut utiliser la sĂ©rie
JRC Yearly History ou lâhistorique mensuel. La carte de transitions sert Ă
repérer les lieux qui méritent une analyse temporelle détaillée ; elle ne
remplace pas cet historique.
Cette architecture est utile en pratique : un seul COG national permet de
filtrer rapidement les gains, les pertes et les changements de régime sans
charger plusieurs dizaines de rasters. En revanche, il faut revenir aux séries
annuelles pour relier un pixel à une année de remplissage, une sécheresse ou un
événement de gestion hydraulique.
Ce que montre le calcul national
Kharita a compté les pixels à leur résolution native et calculé leur surface
sur lâellipsoĂŻde WGS 84, ligne par ligne. Cette pondĂ©ration gĂ©odĂ©sique Ă©vite
lâerreur qui consisterait Ă multiplier tous les pixels dâune grille en degrĂ©s
par une aire constante de 900 mÂČ.
Surface des pixels classĂ©s par transitionEn kmÂČ
Calcul Kharita sur le COG national JRC v1.5 à sa résolution native
➠Voir les données
| Eau saisonniÚre éphémÚre | 975,794 |
|---|
| Nouvelle eau saisonniĂšre | 398,359 |
|---|
| Nouvelle eau permanente | 226,829 |
|---|
| Eau permanente stable | 203,479 |
|---|
| Eau permanente éphémÚre | 153,397 |
|---|
| Perte dâeau saisonniĂšre | 100,395 |
|---|
| Perte dâeau permanente | 57,37 |
|---|
| Eau saisonniĂšre stable | 57,206 |
|---|
| Permanente vers saisonniĂšre | 42,491 |
|---|
| SaisonniĂšre vers permanente | 23,66 |
|---|
Au total, environ 2 239 kmÂČ de pixels appartiennent Ă lâune des dix classes
hydrologiques dans lâemprise nationale. Ce chiffre ne reprĂ©sente surtout pas
« la surface en eau du Maroc en 2024 ». Il additionne des pixels permanents,
saisonniers, perdus, nouveaux ou éphémÚres observés à différents moments de 41
annĂ©es dâarchive.
La classe dominante est lâeau saisonniĂšre Ă©phĂ©mĂšre, avec environ 976 kmÂČ.
Ce rĂ©sultat est cohĂ©rent avec un territoire oĂč les retenues temporaires, zones
humides, sebkhas, oueds et surfaces inondées réagissent fortement aux saisons
et aux annĂ©es humides. Mais la carte seule ne permet pas dâattribuer cette
variabilitĂ© au climat, Ă un barrage, Ă lâirrigation ou Ă un changement
dâoccupation du sol. Une explication causale exige des donnĂ©es complĂ©mentaires
et une vérification locale.
Trois analyses pertinentes au Maroc
Repérer les changements autour des barrages
Les classes « nouvelle eau permanente » et « saisonniÚre vers permanente »
peuvent signaler le remplissage dâune retenue. Une mĂ©thode solide consiste Ă
croiser la couche avec les emprises de barrages, puis Ă consulter lâhistorique
annuel pour dater lâapparition. Il faut Ă©galement vĂ©rifier lâeffet du niveau de
remplissage : une retenue existante peut passer de permanente Ă saisonniĂšre
sans que lâouvrage ait disparu.
Suivre les zones humides et plans dâeau intermittents
Les classes saisonniÚres et éphémÚres permettent de sélectionner des espaces
oĂč lâeau varie fortement. Elles peuvent guider une Ă©tude Ă©cologique ou une
campagne de terrain, mais ne décrivent ni la salinité, ni la profondeur, ni la
qualitĂ© de lâeau. Dans les milieux trĂšs plats, un dĂ©placement de quelques
pixels peut aussi correspondre Ă une variation du rivage plutĂŽt quâĂ la perte
complĂšte du plan dâeau.
Construire un diagnostic de sécheresse sans raccourci
La perte dâeau permanente ou le passage de permanente Ă saisonniĂšre sont des
signaux importants, pas une preuve isolée de sécheresse. Pour un diagnostic,
il faut confronter les dates aux prĂ©cipitations, Ă lâhumiditĂ© du sol, Ă
lâĂ©vaporation, aux prĂ©lĂšvements et aux rĂšgles de gestion des retenues. La carte
JRC rĂ©pond dâabord à « oĂč le rĂ©gime de lâeau a-t-il changĂ© ? », pas à « pourquoi
a-t-il changé ? ».
Utiliser le raster dans QGIS
- Ajoutez le COG Ă QGIS comme couche raster.
- Dans les propriétés de symbologie, choisissez Palette / valeurs uniques.
- Conservez les valeurs entiÚres 1 à 10 et leurs libellés ; rendez la valeur 0
transparente si vous souhaitez ne voir que les surfaces liĂ©es Ă lâeau.
- Utilisez le rééchantillonnage plus proche voisin. Un rééchantillonnage
bilinĂ©aire crĂ©erait des valeurs intermĂ©diaires qui nâexistent pas.
- Pour extraire une classe, utilisez la calculatrice raster, par exemple
transition@1 = 3 pour les pertes dâeau permanente.
- Pour calculer des surfaces, reprojetez le masque obtenu dans un systĂšme
mĂ©trique adaptĂ© Ă la zone dâĂ©tude ou utilisez une mĂ©thode gĂ©odĂ©sique.
Pour une comparaison régionale, ne comptez pas seulement les pixels. Une
province plus grande aura mécaniquement plus de surface. Rapportez les classes
Ă la superficie du territoire, Ă lâĂ©tendue maximale en eau ou Ă la surface du
bassin versant selon la question étudiée.
Qualité du COG préparé pour le Maroc
Le fichier national a été construit à partir de quatre tuiles officielles de
10° à 10°, contrÎlées par somme MD5, puis découpées avec une emprise nationale
continue incluant les régions du Sud. Les valeurs catégorielles ont été
préservées sans interpolation. Le fichier final est en WGS 84, comporte des
tuiles internes et sept niveaux dâaperçu.
Des contrĂŽles de lecture ont Ă©tĂ© effectuĂ©s du nord au sud, notamment Ă
Chefchaouen, Marrakech, LaĂąyoune, Smara et Aousserd. Un pixel valide de valeur
0 dans une zone sĂšche signifie « pas dâeau », pas « donnĂ©e manquante ».
| Propriété | Valeur |
|---|
| Producteur | Commission européenne, Joint Research Centre |
| Produit | Global Surface Water v1.5 â Transitions |
| PĂ©riode | 1984â2024 |
| Capteur principal | Landsat |
| RĂ©solution nominale | 30 m |
| Type de pixel | entier non signé, classe catégorielle |
| Projection | WGS 84 â EPSG:4326 |
| Valeur NoData | 255 |
| Couverture préparée | Maroc entier, régions du Sud incluses |
| Attribution cartographique | Source: EC JRC/Google |
Limites Ă connaĂźtre avant de conclure
La détection repose sur des observations optiques Landsat. Les nuages, les
ombres, la frĂ©quence dâacquisition et la vĂ©gĂ©tation dense peuvent rĂ©duire la
capacitĂ© Ă observer lâeau. Un pixel de 30 m peut mĂ©langer berge, sol et eau ;
les trÚs petits canaux ou mares sont donc difficiles à détecter.
La mise Ă jour 2024 combine Landsat Collection 1 jusquâen 2021 et Collection 2
pour la suite. Le JRC signale un décalage résiduel de co-enregistrement,
généralement inférieur à un pixel mais pouvant atteindre ou dépasser 30 m dans
certaines scĂšnes. Les changements trĂšs fins le long dâune rive doivent donc
ĂȘtre interprĂ©tĂ©s avec prudence et contrĂŽlĂ©s sur lâimagerie.
Enfin, une classe « stable » décrit la comparaison synthétique utilisée par le
produit. Elle ne garantit pas que le pixel soit resté identique pendant chacune
des 41 années. Les profils annuels ou mensuels restent indispensables pour
reconstituer la chronologie.
Sources
Attribution recommandée : Source: EC JRC/Google.
