Instabilités de terrain de la côte ouest méditerranéenne du Maroc : cartographie, inventaire et facteurs causatifs

Ground instabilities of the western Mediterranean coast of Morocco : mapping, inventory and causative factors

• Auteur / Autrice : Haytam Tribak
• Direction : Muriel Gasc-Barbier, Abdelkader El Garouani
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de la planète et de l'univers
• Date : Soutenance le 18/03/2023
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur en cotutelle avec Université Sidi Mohamed ben Abdellah (Fès, Maroc)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Géoazur (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Abderrahim Lahrach
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Muriel Gasc-Barbier, Abdelkader El Garouani, Abderrahim Lahrach, Marc Vinches, Hmidou El Ouardi, Lahcen Benaabidate, Stéphane Bouissou, Imad Kadiri
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marc Vinches, Hmidou El Ouardi, Lahcen Benaabidate

Mots clés

Mots clés contrôlés

Rif (Maroc ; massif)

Analyse multivariée

Cartographie géologique

Système d'information géographique

Rif (Maroc ; massif ; ouest)

Mécanique des sols

Mots clés libres

Instabilités de terrain

Évaluation des facteurs causatifs

Levées de terrain

Inventaire

Télédétection

SIG

Cartographie

Approches multi-méthodologiques

Statistique multivariée

Statistique bivariée

ACP

ACM

Rif nord-occidental

Maroc

Ground instabilities

Causative factors assessment

Field surveys

Inventory

Remote sensing

GIS

Mapping

Multi-methodological approaches

Multivariate statistics

Bivariate statistics

PCA

MCA

Northwestern Rif

Morocco

Résumé

Les montagnes sont le théâtre de manifestations des instabilités de terrain dont les causes sont difficilement concevables et les conséquences sont le plus souvent désastreuses. Face aux contraintes liées à l'incompréhension complète de leur mécanisme et à leur imprévisibilité spatio-temporelle, les instabilités de terrain représentent un axe de recherche d'actualité. Dans ce sens, ce travail vise à étudier les instabilités de terrain existantes en vue de comprendre l'influence de leurs facteurs causatifs. Nous nous sommes intéressés donc à la région côtière du Rif nord-occidental qui est très connue par la diversification de ses composantes naturelles et des typologies des instabilités de terrain. Le travail consiste en premier temps à dévoiler les différentes typologies des instabilités de terrain et les facteurs causatifs de prédisposition associés, grâce à des missions de reconnaissance analytiques sur le terrain. Différents types de facteurs sont ainsi déterminés : lithologiques, structuraux, géométriques, hydrologiques, hydrogéologiques, géo-biologique et anthropiques. Le mécanisme d'influence de chaque facteur a été bien détaillé et son intérêt dans le travail a été justifié par des exemples de la région d'étude. Le tour vient ensuite pour la cartographie d'inventaire des instabilités existantes ; le recensement a été effectué à travers l'analyse visuelle des images satellitaires de hautes résolutions et des missions de terrain pour un but confirmatoire et complémentaire. Grâce au « Système d'information géographique » (SIG), les instabilités recensées ont pu être transformées en données numériques figurant dans des cartes d'inventaires multi-temporels. Parmi les instabilités recensées, trente sites d'études typiques, représentatifs de tous les paramètres du milieu, ont été minutieusement sélectionnés pour constituer le descriptif du terrain d'étude. Ce dernier comprend la description de toutes les caractéristiques physiques de l'instabilité, les facteurs causatifs probables et les répercutions sur le milieu. Finalement, l'évaluation de l'influence des facteurs causatifs a été réalisée à travers des approches multi-méthodologiques, basées sur des méthodes d'analyses statistiques multivariées et bivariées, développées dans le cadre de ce travail. Les inventaires et le descriptif du terrain sont deux éléments clés dans ces approches méthodologiques. L'Analyse en Composante Principale (ACP) et l'Analyse des Correspondances Multiples (ACM), ont constitué des méthodes statistiques de hiérarchisation des facteurs afin de déterminer ceux les plus prépondérants. Le principe de l'évaluation se base sur « l'analyse des corrélations multiples » ; le facteur ayant le plus grand nombre de corrélation avec les autres facteurs est le plus prépondérant. A travers le graphe des variables, l'ACM a montré que les facteurs géologiques sont les plus influents. Les cercles de corrélation des ACP-glissement ont montré que la lithologie est un facteur très influent quand il s'agit des glissements de terrain. Quand aux éboulements, les cercles de corrélation des ACP-éboulement ont montré que les facteurs structuraux sont les plus prépondérants. L'intérêt des analyses statistiques bivariées est centré sur l'évaluation de l'influence des modalités des facteurs. A travers le calcul de la densité d'instabilité dans chaque modalité de facteur, les modalités les plus influentes ont été déterminées.

Mountains are the scene of manifestations of ground instabilities whose causes are difficult to conceive and whose consequences are most often disastrous. Faced with the constraints related to the complete incomprehension of their mechanism and their spatio-temporal unpredictability, the ground instabilities represent a current research axis. In this regard, this work aims to study the existing ground instabilities in order to understand the influence of their causative factors. We are interested in the coastal region of the north-western Rif, which is well known for the diversification of its natural components and ground instability typologies. The work consists firstly in revealing the different typologies of the ground instabilities and the associated predisposition causative factors, thanks to analytical field works. Different types of factors are thus determined: lithological, structural, geometrical, hydrological, hydrogeological, geo-biological and anthropogenic. The mechanism of influence of each factor was well detailed and its interest in the work was justified by examples from the study area. The turn comes then for the mapping of inventory of existing instabilities; the census was made through visual analysis of high resolution satellite images and field investigations for confirmatory and complementary purposes. Thanks to the "Geographic Information System" (GIS), the instabilities identified could be transformed into digital data appearing in multi-temporal inventory maps. Among the instabilities identified, thirty typical study sites, representative of all parameters of the environment, were carefully selected to constitute the descriptive of the study terrain. The latter includes the description of all physical characteristics of the instability, the probable causative factors and the repercussions on the environment. Finally, the evaluation of the influence of the causative factors was carried out through multi-methodological approaches, based on multivariate and bivariate statistical analysis methods, developed in the framework of this work. Inventories and field description are two key elements in these methodological approaches. Principal Component Analysis (PCA) and Multiple Correspondence Analysis (MCA) were used as statistical methods to prioritize the factors in order to determine the most important ones. The principle of the evaluation is based on "multiple correlation analysis"; the factor with the highest number of correlations with the other factors is the most preponderant. Through the graph of variables, the MCA showed that the geological factors are the most influential. The correlation circles of the PCA-slide showed that lithology is a very influential factor about landslides. As for rockfalls, the correlation circles of the PCA-rockfall showed that structural factors are the most preponderant. The interest of the bivariate statistical analyses is centered on the evaluation of the influence of the factors' modalities. Through the calculation of the density of instability in each factor modality, the most influential modalities were determined.