analyse hydrologique multi-échelle du bassin de l'ouémé...

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Université de Montpellier 2 Laboratoire HydroSciences Montpellier Master Recherche Eau et Environnement Mention Biologie Géologie Agroressources Environnement - Sciences Pour l’Environnement Département des Sciences de la Terre de l’Eau et de l’Environnement de Montpellier Rapport de Master Recherche R2E Eau et Environnement THEME Analyse hydrologique multi-échelle du bassin de l’Ouémé supérieur : processus dominants à l’origine des écoulements. Soutenu le 25 Juin 2009 par : Arsène AKOGNONGBE Devant le jury composé de : Gil MAHE : Président du jury Luc SEGUIS : Examinateur Jean-Luc SEIDEL : Examinateur Christophe PEUGEOT : Tuteur de stage

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Université de Montpellier 2 – Laboratoire HydroSciences Montpellier

Master Recherche Eau et Environnement

Mention Biologie Géologie Agroressources Environnement - Sciences Pour l’Environnement

Département des Sciences de la Terre de l’Eau et de l’Environnement de Montpellier

Rapport de Master Recherche R2E Eau et Environnement

THEME

Analyse hydrologique multi-échelle du bassin de l’Ouémé supérieur :

processus dominants à l’origine des écoulements.

Soutenu le 25 Juin 2009 par :

Arsène AKOGNONGBE

Devant le jury composé de :

Gil MAHE : Président du jury

Luc SEGUIS : Examinateur

Jean-Luc SEIDEL : Examinateur

Christophe PEUGEOT : Tuteur de stage

i

Table des matières

Liste des figures ....................................................................................................................................................... iii

Liste des tableaux .................................................................................................................................................... iii

Remerciements ....................................................................................................................................................... iv

Sigles et acronymes .................................................................................................................................................. v

Introduction ............................................................................................................................................................ 1

1. Contexte, justification et objectifs ...................................................................................................................... 2

1.1. Contexte scientifique ....................................................................................................................................... 2

1.2. Le programme AMMA et le projet OUEME-2025 ............................................................................................ 2

1.2.1. Le programme AMMA ................................................................................................................... 2 1.2.2. Le projet OUEME-2025 .................................................................................................................. 3 1.3. Problématique de l’étude ................................................................................................................................ 3

1.3.1. Justification ................................................................................................................................... 3 1.3.2. Objectifs de l’étude ....................................................................................................................... 4 2. Matériels et méthodes ........................................................................................................................................ 5

2.1. Le milieu physique ............................................................................................................................ 5 2.1.1. La haute vallée de l’Ouémé ........................................................................................................... 5 2.1.2. Climat ............................................................................................................................................ 6 2.1.3. Relief et sols .................................................................................................................................. 7 2.1.4. Géologie ........................................................................................................................................ 8 2. 1.5. Végétation .................................................................................................................................... 8 2.2. Synthèse bibliographique sur le sujet .............................................................................................................. 8

2.3. Principe du modèle de décomposition utilisé ................................................................................................ 10

2.3.1. Rappel des hypothèses ................................................................................................................ 10 2.3.2. Application faite sur le bassin versant de la Donga .................................................................... 11 2.4. Formulation mathématique des processus mis en évidence ......................................................................... 11

2.4.1. Cas d’un modèle à deux compartiments ..................................................................................... 11 2.4.2. Cas d’un modèle à trois compartiments ..................................................................................... 12 2.5. Les données utilisées ..................................................................................................................................... 13

2.5.1. Les données hydrométriques et pluviométriques ...................................................................... 13 2.5.2. Les données relatives aux mesures hydrochimiques sur le bassin ............................................. 13 2.5.3. Les données de la physique du bassin versant ........................................................................... 13 2.6. Méthodologie adoptée .................................................................................................................................. 13

2.6.1. Détermination de la valeur typique des pôles ............................................................................ 13 2.6.2. Recherche de relation causale : méthode de l’Analyse en Composantes Principales (ACP) ...... 14 2.6.3. Contrôle des données et utilisation des tableaux dynamiques croisés ...................................... 15 3. Résultats et discussions ..................................................................................................................................... 16

3.1. Résultats sur le contrôle des données et détermination de la valeur des pôles ........................... 16 3.2. Co-fluctuation à travers la méthode d’’Analyse en Composantes principales (ACP) .................... 16 3.2.1. Détermination des liens entre les variables ................................................................................ 16 3.2.2. Analyse des regroupements entre les variables ......................................................................... 18 3.2.3. Analyse du regroupement des bassins ........................................................................................ 20 Synthèse ................................................................................................................................................ 22 3.3. Décomposition des hydrogrammes de crue sur le bassin.............................................................................. 22

3.3.1. Cas d’un modèle à deux compartiments ..................................................................................... 22 3.3.1.1. Décomposition à l’échelle de la crue ....................................................................................... 22 3.3.1.1.1. Eléments chimiques .............................................................................................................. 22

ii

3.3.1.1.2. Conductivité électrique ......................................................................................................... 23 3.3.1.2. Décomposition à l’échelle de la saison .................................................................................... 29 3.3.1.2.1. Cas de Bokpérou .................................................................................................................... 29 3.3.1.2.2. Eléments chimiques .............................................................................................................. 32 3.3.1.2.2. Conductivité électrique ......................................................................................................... 32 3.3.1.3. Discussion de l’origine probable des minéraux ........................................................................ 37 3.3.2. Tableau dynamique croisé .......................................................................................................................... 38

3.3.2.1. Valeurs d’éléments pour Q2/Q en dehors de la limite des valeurs de pôles ........................... 38 3.3.2.2. Valeur moyenne dans la rivière non comprises entre les valeurs de pôles et valeur minimale dans la rivière > valeur du pôle souterrain ........................................................................................... 38 3.3.2.3. Valeur maximale dans la rivière < valeur de la pluie et Valeur maximale dans la rivière > valeur du pôle souterrain ...................................................................................................................... 39 3.3.2.4. Valeur minimale dans la rivière < valeur de la pluie ................................................................ 39 3.3.3. Décomposition avec les chroniques de la CE ............................................................................. 39 3.3.4. Modèle de décomposition à trois pôles ...................................................................................... 42 3.3.4.1. Application sur le bassin de Bétérou ........................................................................................ 42 3.3.4.2. Discussions et synthèse générale des résultats de la décomposition à deux et à trois pôles . 45 Conclusion générale et recommandations ........................................................................................................... 46

Références bibliographiques ................................................................................................................................. 48

ANNEXE .................................................................................................................................................................... I

iii

Liste des figures

Figure 1 : Sites de méso-échelle instrumentés dans le cadre du programme AMMA ............................................ 2

Figure 2 : Observatoire hydrométéorologique de la hautre vallée de l’Ouémé montrant les bassins objet de la présente étude (Atindogbé, 2007) .......................................................................................................................... 5

Figure 3 : Schéma de la circulation du harmattan et de la mousson en Afrique occidentale (Coude-Gaussen et Rognon, 1983) ......................................................................................................................................................... 6

Figure 4 : Schéma conceptuel des flux hydriques a` l’échelle d’un versant (cas du bassin versant de la Donga (OHHVO) (Kamagaté et al., 2007) ......................................................................................................................... 10

Figure 5 : Cercle de corrélation des variables formé par les axes F1 et F2 ........................................................... 19

Figure 6 : Cercle de corrélation des variables formé par les axes F1 et F3 ........................................................... 20

Figure 7 : Graphe des individus formé par les axes F1 et F2 ................................................................................. 21

Figure 8 : Graphe des individus formé par les axes F1 et F3 ................................................................................. 21

Figure 9 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la crue sur les stations d’Afon pont, de Bétérou et Tébou ........................................................................................................................ 26

Figure 10 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la crue sur les stations d’Afon pont et Bétérou ........................................................................................................................... 28

Figure 11 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison à Bokpérou ... 31

Figure 12 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison ...................... 35

Figure 13 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison sur la station de Sani ....................................................................................................................................................... 36

Figure 14 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison sur les stations d’Afon pont et Bétérou ........................................................................................................................... 41

Figure 15 : Décomposition du modèle à trois pôles à l’échelle de la crue sur la station de Bétérou ................... 44

Liste des tableaux

Tableau 1 : La localisation et la superficie des 12 sous-bassins objet de cette étude ............................................ 6

Tableau 2 : Valeurs propres, pourcentages et pourcentages cumulés ................................................................. 16

Tableau 3 : Matrice de corrélation des éléments chimiques, des données pédologiques, des données d’écoulement et de la superficie du bassin .......................................................................................................... 17

Tableau 4 : Contribution des variables à la détermination des axes F1, F2 et F3 ................................................. 19

Tableau 5 : Pourcentage significatif des éléments/stations issus du tableau croisé dynamique ......................... 38

iv

Remerciements

Le travail présenté ici a été mené à son terme grâce à l’appui et aux encouragements de maintes personnes.

Qu’il me soit permis ici d’exprimer mes remerciements à tous. Je tiens à remercier particulièrement :

Monsieur Christophe Peugeot. Qu’il reçoive ici mes sincères et profonds remerciements pour m’avoir proposé

ce thème et surtout pour l’encadrement si précieux qu’il m’a fourni, aussi pour sa disponibilité, ses précieux

conseils tout au long de ce stage, ses grandes qualités scientifiques et son sens humain. Il m’a beaucoup facilité

le travail par son attention et son encadrement permanent ; ses conseils éclairés, ses remarques pertinentes et

ses connaissances dans le domaine de l’hydrologie m’ont été d’un apport très appréciable.

Mr Eric Servat, Luc Séguis, Pr Michel Boko, Christophe S. Houssou pour le suivi et l’intérêt qu’ils ont manifesté

pour mon travail.

Mr Expédit Vissin, Mr Henri Totin, Mr Ernest Amoussou et tous les membres du LECREDE, merci pour leur

assistance, leur encouragement et leur conseil.

Arnaud Bruno ZANNOU veuilles recevoir ici l’expression de ma profonde gratitude et de mon infini respect pour

ta sollicitude à mon égard. Cela a été d’un grand avantage de t’avoir à Montpellier et d’avoir accepté de

partager avec moi tes expériences en matière d’hydrologie.

Mes gratitudes vont aussi particulièrement à Moussa M’Baye qui n’a ménagé aucun effort pour m’aider dans

mes premières démarches ici et aussi pour ses si précieux conseils.

Je voudrais également adresser ma gratitude au Dr Goné Droh Lanciné, à Mahamadou Koita pour tout ce qu’il a

fait pour moi, à Awa N’Diaye, Mathieu Le Coz pour leur contribution à mon travail.

Mes profondes gratitudes vont également à Mr Maurille Agoua, à Adeline Agbidinoukoun, Orianne Houècandé,

Ossénatou Mamadou, Annie Adjéhounou, Koumassi Hervé, Ambroise Adjiha-hounsa, Cissé le frère, Horacio

Hodonnou, Maxime Dohou, Frédéric Houèlohkou et plus particulièrement à Mlle Justine Vodounnon.

Toutes mes reconnaissances aussi aux membres du projet Ouémé-2025 puis au représentant et au comptable

du Programme d’Approvisionnement en Eau Potable PEP/GTZ pour leurs appuis financiers.

Mes gratitudes vont aussi à mon grand frère Andoche Akognongbé, à tous mes frères et sœurs, à mes parents,

pour leur conseil, puis à tous ceux qui de près ou de loin m’ont soutenu durant toute cette période.

v

Sigles et acronymes

ACP : Analyse en Composante Principale

AMMA : Analyse Multidisciplinaire de la Mousson Africaine.

AUF : Agence Universitaire de la Francophonie

CATCH : Couplage de l’Atmosphère Tropicale et du Cycle Hydrologique

CE : Conductivité Electrique

EOP : La période d’observations renforcées

F.I.T. : Front Inter Tropical

IMPETUS :

Approche Intégrée pour une Gestion Efficiente des Ressources Hydriques Limitées

en Afrique de l’Ouest

IRD : Institut de Recherche pour le Développement

LOP : La période d’observation à long terme

MOA : Mousson Ouest Africaine

OHHVO : Observatoire Hydrométéorologique de la Haute Vallée de l’Ouémé.

ORE : Observatoire de Recherche en Environnement

SIG : Système d’Information Géographique

ZCIT : Zone de Convergence Intertropicale

1

Introduction

Les ressources en eau sont sous la pression croissante de l’essor démographique, de l’activité économique et

de la concurrence grandissante pour l’eau entre les différents utilisateurs. De nombreux pays sont

majoritairement constitués de roches de socle (majeure partie de notre zone d’étude) et fondent leur

alimentation en eau essentiellement sur les eaux souterraines.

La pluie constitue la première des ressources en eau, mise en valeur par l'agriculture pluviale à l'endroit même

où elle tombe. En ruisselant et en se concentrant dans les rivières, elle est aussi à l'origine de tous les autres

types de ressource.

Pour identifier les chemins de l’eau et les processus de génération des écoulements, une multitude

d’approches expérimentales a été utilisée pour la communauté hydrologique. Le traçage géochimique

(isotopique et/ou chimique) est l’une des approches qui a été appliquée dans plusieurs bassins versants afin

d’étudier leur fonctionnement hydrologique. Il ne suffit plus de connaître les débits, il faut aussi étudier avec

précision l’origine et les chemins de l’eau sur les bassins versants (Gnouma, 2006).

En effet, l’eau est un agent très puissant de la transformation géochimique des milieux et le bassin versant

constitue un ensemble de réacteurs ouverts interconnectés, soumis à une dynamique hydrochimique très

complexe (Karambiri, 2003). Afin de faire face à ces problématiques, l’emploi des traceurs naturels et/ou

artificiels s’est progressivement généralisé à partir des années 1970 (Gnouma, 2006). Dans le domaine de

l’hydrologie, l’application de cette technique couvre deux champs principaux : la détermination du temps de

résidence à travers le suivi pluriannuel des signatures isotopiques des précipitations et des débits et l’étude de

la génération des écoulements à travers la décomposition des hydrogrammes et ainsi l’identification des

principaux compartiments d’écoulement participant à l’écoulement de crue. Et c’est ce dont il sera question

dans le présent travail. Une telle étude similaire menée sur le bassin versant de la Donga (sous bassin de

l’OHHVO) a révélé le rôle prépondérant des écoulements de subsurface sur les écoulements de surface

(Kamagaté, 2006). Les processus mis en évidence par cette étude ont besoin d’être vérifiés et validés à une plus

grande échelle, celle de l’Ouémé.

Cette étude, initiée dans le domaine de l’hydrogéochimie sur la haute vallée de l’Ouémé, est une contribution à

la compréhension du fonctionnement hydrogéochimique. A long terme, il pourra contribuer à l’élaboration ou

à l’amélioration des modèles hydrologiques d’où l’importance de son amélioration et sa poursuite.

Ce mémoire s’articule autour de trois chapitres. Le premier présente le contexte scientifique dans lequel ce

travail s’insère et la description du milieu d’étude, le deuxième expose la démarche méthodologique utilisée

pour l’analyse des données et le troisième présente les résultats et les discussions.

2

1. Contexte, justification et objectifs

1.1. Contexte scientifique

Le présent travail s’insère dans le cadre général des études sur le fonctionnement hydrologique du bassin de

l’Ouémé Supérieur. Il constitue une contribution aux programmes de recherche internationaux AMMA et

OUEME-2025 (financement FSP RIPIECSA, Ministère français des Affaires Etrangères). Ce second projet,

contribue à l’étude de la dynamique et de la disponibilité des Ressources en Eau du Bassin de l’Ouémé à

l’horizon 2025.

Ce chapitre présente succinctement le contexte scientifique, la problématique et les objectifs du travail et

ensuite le contexte géographique de l’étude.

1.2. Le programme AMMA et le projet OUEME-2025

1.2.1. Le programme AMMA

Le programme AMMA a été lancé dans le but d’expliquer les interactions entre l’atmosphère, la biosphère et

l’hydrosphère par la compréhension de la mousson et de ses variations à différentes échelles spatio-

temporelles, ainsi que la maîtrise de l’impact de sa variabilité sur la ressource en eau, l’agriculture et la santé à

différentes échelles spatiales. Dans l’espace on distingue trois sites de méso-échelle (figure 1) :

- le degré carré d’HAPEX-sahel (the Hydrologic Atmospheric Pilot Experiment in the Sahel), au Niger

suivi depuis 1990 (10 000 km2, 2°E –3°E ; 13°N – 14°N) ;

- le gourma malien (30 000 km2, 15°N - 17°N) ;

- le haut bassin de l’Ouémé au Bénin (14 000 km2, 9°N – 10°N).

Gourma malien

Niamey

Ouémé

MALI

NIGER

BENIN

0-5

5

50-10

10

10-15

15

15

20

25

Contour pays

Site de méso-échelle

Longitude (°E)

Lat

it ude

(°N

)

Figure 1 : Sites de méso-échelle instrumentés dans le cadre du programme AMMA Le présent travail concerne le site béninois d’AMMA, localisé dans une fenêtre de coordonnées 1°35’ E et 3° E

puis 9° N et 10° N.

3

1.2.2. Le projet OUEME-2025

De nombreux travaux de recherche (AMMA, IMPETUS), thèses et rapports (Zannou, Métadier, 2006 ; Le Lay,

2002, 2006 ; Kamagaté, 2006 …) se sont intéressés à l’évaluation des ressources en eau du bassin de l’Ouémé.

Cette évaluation s’est révélée peu satisfaisante pour rendre compte de la disponibilité interannuelle de la

ressource et de sa dynamique saisonnière. Ceci résulte du manque de données en qualité et en quantité sur

ces dernières années du fait d’une part, de l’insuffisance de la couverture du réseau d’observations et d’autre

part de l’absence de moyens financiers pour un suivi régulier. Cette situation explique l’abandon de la majorité

des stations de suivi hydrologique du réseau national et la qualité très peu satisfaisante du réseau actuel dans

le bassin de l’Ouémé (à l’exception de la haute vallée bien suivie dans le cadre des projets AMMA et IMPETUS).

Il importe donc de combler au plus tôt, le déficit d’informations fiables sur ce bassin au risque de

compromettre dangereusement l’avenir du pays. Les différents éléments ci-dessus évoqués ont donc incité les

acteurs du secteur de l’eau, notamment la Direction Générale de l’Eau sous la houlette du Comité AMMA-

Bénin, à initier le projet OUEME-2025.

Les objectifs scientifiques du projet, concernent la compréhension et la modélisation du fonctionnement

hydrologique du bassin (et de ses sous bassins) et des communications éventuelles entre les différents

réservoirs (souterrain et superficiel) pour reproduire la dynamique saisonnière des ressources en eau et

évaluer leur disponibilité quantitative à l’horizon 2025.

1.3. Problématique de l’étude

1.3.1. Justification

Le bassin versant représente l’unité hydrologique de base pour la gestion, l’aménagement et la protection des

ressources en eau. Dans les dernières décennies, les investigations hydrologiques sur les versants et les petits

bassins versants (Kirkby, 1978) ont entraîné des améliorations significatives de la compréhension de processus

de génération de ruissellement. En effet, la réponse hydrologique à l’exutoire d’un bassin versant est le résultat

le plus souvent de la combinaison de plusieurs facteurs dont un certain nombre (pluviométrie, paramètres

météorologiques, état de surface, couverture du sol, géologie du bassin, relief…) influence la productivité des

écoulements par le bassin (Latron et Gallart, 2008). Parmi ces facteurs, les caractéristiques physiographiques

(altitude, pente, pédologie, occupation du sol…) jouent un rôle important dans la distribution spatiale des

« dynamiques de production » des écoulements au niveau d’un bassin versant donné.

Ainsi, au cours de ces trente dernières années, l’utilisation du traçage géochimique a joué un rôle dans la

remise en cause et le renouvellement des concepts hydrologiques concernant la genèse des débits. Les

traceurs ont constitué un outil important d’investigation dans la recherche hydrologique et ont permis

d’avancer dans la connaissance de la genèse des processus hydrologiques (Gnouma, 2006). Dans le cadre de

l’EOP (période d’observations renforcées projet AMMA), il est prévu une étude du fonctionnement

hydrogéochimique qui prend en compte la caractérisation des différentes catégories d’eau dont celles des eaux

de surface (rivière) qui fait l’objet du présent travail. En effet, une meilleure connaissance de la composition

chimique des eaux de surface, contribuera à une meilleure maîtrise du fonctionnement hydrogéochimique et

par conséquent une bonne maîtrise du niveau de relation entre le réseau hydrographique, les précipitations et

4

les eaux souterraines dans la zone d’étude. Dans le cadre des Objectifs du Millénaire pour le Développement

(OMD) une stratégie nationale d’approvisionnement en eau potable (2005-2015) en milieu rural a été adoptée

par le gouvernement béninois. L’application de cette stratégie et la croissance de la population entraînent une

pression de plus en plus accrue sur la ressource qui n’est pas sans conséquence. L’eau souterraine, extraite de

la partie moyenne du bassin de l’Ouémé (département des collines) présente des dépassements de taux par

rapport aux normes de qualité en vigueur (fluorures et nitrates notamment). Ainsi le recours aux eaux de

surface se précise de plus en plus (Zannou, 2006). Il apparaît donc clairement la nécessité d’une connaissance

de la composition chimique des eaux de surface et sa variabilité au niveau de la haute vallée de l’Ouémé, leur

lieu essentiel de provenance.

1.3.2. Objectifs de l’étude

Le cycle hydrologique d’un bassin versant est sous l’influence des facteurs ‘’statique’’ (géologie, types de sols,

reliefs) et dynamique (couverture végétale, état d’humidité, état des réservoirs). Le but de cette étude est de

dissocier les effets de ces facteurs sur le cycle hydrologique pour bien comprendre le fonctionnement

hydrologique du milieu d’étude à partir de la composition chimique des échantillons. Ceci permettra de

connaître l’origine des eaux de surface et en particulier la contribution des eaux souterraines au débit des

rivières. De façon spécifique, il s’agira :

de procéder à une synthèse/vérification des données à travers la méthode d’Analyse en Composantes

Principales (ACP). Celle-ci permettra de connaître les facteurs/liens entre les différents éléments en

prenant en compte :

• la couverture végétale ;

• les pluies antérieures ;

• Les données d’éléments chimiques sur le bassin.

d’analyser les processus qui sont à l’origine des écoulements (surface et subsurface), à travers:

décomposition géochimique des hydrogrammes de crue sur le bassin (éléments majeurs/traceurs

naturels) ;

Validation des résultats à l’échelle du bassin entier ;

identifier l’origine des eaux de rivières à l’aide de traceurs chimiques naturels à la méso-échelle ;

vérifier qu’on retrouve les mêmes mécanismes que sur le bassin de la Donga (Kamagaté et al., 2007).

5

2. Matériels et méthodes

2.1. Le milieu physique

2.1.1. La haute vallée de l’Ouémé

Le bassin de la haute vallée de l’Ouémé se situe dans la zone tropicale sèche encore appelée zone soudanienne

avec une saison sèche et une saison humide qui se caractérise par une coexistence de ruissellement hortonien

et d’écoulements de subsurface et souterrains sur surfaces saturées (Chevallier, 1988 ; Chevallier et Planchon,

1986). Les nappes y sont peu profondes à affleurantes et contribueraient aux écoulements. Il recouvre la partie

amont de l’Ouémé qui prend sa source au pied de l’Atacora, dans la région de Djougou et traverse le Bénin

pour se jeter dans le lac Nokoué une lagune en communication avec l’Atlantique, juste au nord de Cotonou, la

capitale économique du Bénin (Métadier, 2006). L’étude se concentre sur douze (12) sous-bassins (figure 2).

Les données de la station exutoire de Bétérou, l’exutoire final de tout le bassin serviront surtout à la

décomposition du modèle à trois pôles, car c’est le bassin où on a le plus de chances d'avoir des apports

profonds, où le réseau entaille plus profondément le substrat. Ainsi, l’objet de la présente étude est basé sur

les sous-bassins de l’OHHVO, présentant respectivement différentes caractéristiques (tableau 1).

Figure 2 : Observatoire hydrométéorologique de la hautre vallée de l’Ouémé montrant les bassins objet de la présente étude (Atindogbé, 2007)

6

Tableau 1 : La localisation et la superficie des 12 sous-bassins objet de cette étude

Stations Nom

abrégé Rivière Localité Commune Département

Surface

(Km2)

Bokpérou BOK Bokpérou Kokosika Djougou Donga 17,4

Kolokondé KOLO Donga Nalohou Djougou Donga 105

Aguimo AG Aguimo Aguimo Bassila Donga 402

Tébou TEB Affon Tébou Djougou Donga 515

Donga au pont DON Donga Donga Djougou Donga 586

Sani SANI Sani Sani N’Dali Borgou 745

Afon pont AFP Afon (ouémé) Afon Djougou Donga 1165

Donga à Afon DAF Donga Afon Djougou Donga 1330

Sarmanga SAR Térou Angaradebou Bassila Donga 1378

Bori BO Alpouro Bori N’Dali Borgou 1607

Côte 238 C238 Térou Ouanou Tchaourou Borgou 3133

2.1.2. Climat

La mousson ouest africaine est une réponse dynamique de l’atmosphère au contraste entre l’océan et les

surfaces continentales sous les latitudes tropicales. Le régime pluviométrique, comme pour toute l’Afrique de

l’Ouest, est contrôlé principalement par la circulation de deux masses d’air et par leur mouvement saisonnier :

l’Harmattan sec (alizé continental venant du Nord Est) et la mousson humide (alizé maritime austral) (figure 3).

Figure 3 : Schéma de la circulation du harmattan et de la mousson en Afrique occidentale (Coude-Gaussen et

Rognon, 1983)

En Afrique de l’Ouest, la variabilité spatiale des champs pluviométriques est très forte sur une large gamme

d’échelles temporelles. Les études récentes ont montré que cette variabilité était largement contrôlée par la

fréquence d’occurrence de gros systèmes convectifs qui produisent près de 80% du couvert nuageux et de la

7

pluie (Mathon et Laurent, 2001) et par la variabilité interne des champs pluvieux associés (Lebel et Amani,

1999). Il est donc essentiel de disposer d’une représentation réaliste des champs de pluie associés à ces

systèmes convectifs si l’on veut rendre compte de la réponse des systèmes hydrologiques au forçage

pluviométrique.

On note une irrégularité interannuelle et une grande hétérogénéité spatiale des précipitations. Plus au Sud, on

distingue un climat tropical humide et un climat tropical sec. Le premier est caractérisé par deux saisons de

pluies et deux saisons sèches (globalement une grande saison sèche, entre novembre et avril et une petite

saison sèche en août et septembre). Ce type de climat se retrouve le long du Golfe de Guinée, allant de la

République de Guinée jusqu’au Nigeria (Mahé et al., 1997 cité par Atindogbé, 2007).

Le régime pluviométrique de la fenêtre géographique AMMA-CATCH est contrôlé principalement comme pour

l’ensemble de l’Afrique de l’Ouest, par la circulation atmosphérique de deux masses d’air et par leur

mouvement saisonnier : l’Harmattan sec (alizé continental venant du nord Est) et la mousson humide. On

distingue alors une saison sèche et une saison humide, dont les durées et le fonctionnement varient selon les

zones, l’influence de l’Harmattan étant d’autant plus importante qu’on monte vers le Nord. Ainsi le régime

pluviométrique du haut bassin de l’Ouémé est caractérisé par une saison des pluies d’avril à octobre et une

saison sèche de 5 mois, de novembre à mars (Le Barbé et al., 1993).

2.1.3. Relief et sols

Le relief est peu marqué, avec un dénivelé d’environ 200 mètres entre la région de Djougou situé à une altitude

d’environ 480 mètres et l’exutoire à 272 mètres. L’OHHVO est cependant bordé au nord Ouest par le massif de

l’Atacora qui culmine à 650 mètres.

Les études de reconnaissance pédologiques (Faure, 1997) menées sur le bassin ont mis en évidence une

structure verticale des sols, conforme à celle observée sur l’ensemble de l’Afrique de l’ouest en zone

Soudanienne. Une couche de sol de surface de 1 à 3 mètres d’épaisseur surplombe une zone d’altérites de 10 à

20 mètres d’épaisseur formées par les arènes issues de la décomposition des roches du sol, qui repose elle

même sur le socle. Les sols sont ferrugineux et se caractérisent par une stratification marquée. Un premier

horizon argileux, relativement imperméable s’observe à une profondeur de l’ordre d’un mètre. La profondeur

de cet horizon, ses caractéristiques hydrodynamiques ainsi que celle des horizons qui le surmontent, sont les

principaux facteurs contrôlant le stock d’eau présent dans le sol, la production des écoulements et la recharge

des nappes souterraines. Les termes « sol supérieur » et « sol inférieur » désignent les parties du sol situées de

part et d’autres de cet horizon argileux.

Le stock d’eau présent dans le sol « supérieur » n’est que le solde des entrées (infiltration) des pluies et des

sorties (évaporation, percolation au travers de l’horizon argileux et drainage vers le marigot des nappes

perchées qui se forment au-dessus de l’horizon argileux). La recharge des nappes souterraines est le solde des

volumes entrant par percolation dans les horizons inférieurs du sol d’une part, et des volumes sortant par

drainage vers le marigot d’autre part (Le Barbé et al., 1993).

8

2.1.4. Géologie

Le haut bassin de l’Ouémé repose sur un socle fracturé granito-gneissique dit dahoméen constitué

essentiellement de migmatites et gneiss (Faure et Volkoff, 1998). Ainsi, ce socle est altéré, fracturé et fissuré

dans sa partie supérieure puis de moins en moins en profondeur et agit comme un réservoir de stockage, avec

une transmissivité faible de l'ordre de 10-4 m2 s-1 (Kamagaté, 2006).

2. 1.5. Végétation

Selon (Bigot et al., 2005), 5 ou 6 types différents d’occupation des sols ont été caractérisés sur l’OHHVO. Ainsi,

la végétation typique de la zone est la savane arborée. On y trouve également d’autres états dégradés de la

forêt claire naturelle : savane arbustive, jachère, cultures, zones ouvertes. Actuellement les couverts végétaux

sont en pleine évolution du fait de l’anthropisation croissante de la zone : les forêts sont de plus en plus

défrichées (par brûlis) au profit de culture de rente (coton) ou vivrière (igname, manioc, maïs, sorgho, riz).

Aussi, on tend de plus en plus vers la savane qui montre une forte évaporation et des pertes d’interception

accompagnées d’une forte capacité de stockage en raison des horizons du sol plus épais parce que l’érosion est

moins prononcé sur ces secteurs avec pour conséquence un écoulement lent de surface (Giertz and Diekkrüger,

2003). Il faut également remarquer la forte végétalisation des lits majeurs des rivières, à l’origine des forêts

galeries.

2.2. Synthèse bibliographique sur le sujet

L’utilisation des traceurs en hydrologie est une pratique déjà ancienne. Si le traçage artificiel apparaît

particulièrement adapté à l’étude des phénomènes limités dans le temps et dans l’espace, son utilité est

souvent très spécifique et sa mise en œuvre très exigeante, des coûts à la maîtrise des techniques (Gallaire,

1995). Les méthodes de décomposition chimique des hydrogrammes à l’aide de la méthode de traçage sont de

plus en plus utilisées ces dernières décennies. En effet, les scientifiques se sont concentrés ces deux dernières

décennies sur la création de la décomposition hydrochimique à partir de traceurs géochimiques qui constituent

un outil important d’investigation dans la recherche hydrologique et ont permis d’avancer dans la connaissance

de la genèse des processus hydrologiques. Les méthodes de décomposition utilisant les traceurs géochimiques

sont de plus en plus employées car elles permettent de quantifier la part de chaque compartiment (spatiale et

temporelle) de l’eau qui s’écoule à l’exutoire du bassin (Hubert, 1989). Ainsi, il devient possible de quantifier la

part de chaque compartiment dans l’hydrogramme de crue en suivant l’évolution des traceurs dans la rivière.

Les modèles de mélange ont été largement utilisés pour interpréter le traçage géochimique à l’échelle du

temps des événements pluie-débit (Gnouma, 2002). Ce fut Barnes (1939), qui pratiqua la première

décomposition de l’hydrogramme par méthode graphique. Il fallu attendre les années 60 et l’introduction des

techniques chimique et isotopiques dans l’étude du milieu naturel, pour voir de nouvelles recherches

s’attacher au problème de la séparation des écoulements dont certaines à partir des facteurs physico-

chimiques, conductivité et température (Pinder et Jones, 1969 ; Visocky, 1970 ; Pilgrim et al.,1979 cités par

Gallaire, 1995). Dans le domaine de l’hydrologie, l’application de la technique de traçage couvre deux champs

principaux : la détermination du temps de résidence à travers le suivi pluriannuel des signatures isotopiques

9

des précipitations et des débits et l’étude de la génération des écoulements à travers la décomposition des

hydrogrammes et par suite, l’identification des principaux compartiments d’écoulement participant à

l’écoulement de crue (Gnouma, 2002). En effet, les méthodes graphiques simples de séparation des

écoulements, très subjectives, ont été remplacées ensuite par les méthodes de séparation physico-chimique et

isotopique ayant pour objectif de cerner la réalité des phénomènes. Au début, la variation de la conductivité de

l’eau a été utilisée. Cette dernière reflète la charge globale en éléments dissous. Ensuite ces méthodes ont été

affinées en étudiant les variations des concentrations de certains éléments majeurs. Enfin, les méthodes

isotopiques ont été largement appliquées avec un certain succès. Principalement, ces méthodes se basent sur

le fait que la composition isotopique de l'eau contenue dans les sols est différente de celle de l'eau de pluie et

de celle de l'eau des rivières (Musy, 2005). Elles reposent sur le traçage intrinsèque de la molécule d’eau qui

permet une analyse plus rigoureuse des hydrogrammes de crue (Gnouma, 2006). Les auteurs qui ont procédé à

une décomposition chimique des hydrogrammes, les ont séparé en deux composantes : l’eau de surface et

l’eau souterraine (Kunkle, 1965 ; Pinder et Jones, 1969 ; Rawitz et al., 1970 ; Nakamura, 1971 ; Heydarpour,

1974, cités par Loye-Pilot et Jusserand, 1990). L’estimation de la composition de l’eau de surface était faite de

façon très approximative en l’assimilant à la composition d’un fort pic de crue ou à celle des ruisseaux en

amont. Or cette eau dite de surface contient déjà une part notable d’eau souterraine (sols et nappes). Quant à

l’eau souterraine, sa composition était supposée constante et égale à celle du débit de base, l’eau des sols était

supposée implicitement négligeable (Kamagaté, 2006). Ainsi, seuls, Nakamura, 1971 et Heydarpour, 1974 ont

échantillonné l’eau de ruissellement. Nakamura, 1971 reconnait qu’elle peut déjà contenir une certaine part de

l’eau hypodermique, donc potentiellement de l’eau du sol, ce qui rend incertaines ces décompositions. En

effet, le rôle de l’écoulement de subsurface dans la genèse des crues a été évoqué pour la première fois par

Hursh (1936) cité par Gnouma (2006), mais n’a pas reçu le même succès que celui d’Horton (1933), basé sur la

notion de dépassement de la capacité d’infiltration des sols.

Une application menée sur le bassin versant de la Donga (sous bassin de l’OHHVO) a révélé que l’origine des

écoulements sont essentiellement générés par un flux rapide (ruissellement superficiel) combiné à un flux

retardé de subsurface (nappe perchée saisonnière), sans contribution significative de la nappe d’altérites

(Kamagaté, 2006 ; Kamagaté et al., 2007 ; Séguis et al., 2008 ). Allant dans le même sens que les travaux de

Giertz et al., 2006 qui ont trouvé sur les sous-bassins de l’Aguimo et de Niaou (Haute vallée de l’Ouémé) quant

à l’origine des écoulements que ce sont les processus d’écoulement latéraux (subsurface) et d’écoulement de

surface (superficiel) qui sont à l’origine des écoulements au niveau du bassin. Le schéma des flux hydriques issu

de ces études est donné par la figure 4 ci-contre.

10

Figure 4 : Schéma conceptuel des flux hydriques a` l’échelle d’un versant (cas du bassin versant de la Donga (OHHVO) (Kamagaté et al., 2007)

Avec :

P : Pluie ;

E : évapotranspiration ;

If : infiltration ;

R : recharge ;

RR : ruissellement rapide (ruissellement Hortonien et sur surface saturée) ;

SS : flux de subsurface ;

Fp : flux profond. Les niveaux saisonniers minimum et maximum de la nappe phréatique sont indiqués en

tiretés.

Les processus ainsi mis en évidence ont besoin d’être validé à une plus grande échelle, celle de l’Ouémé.

2.3. Principe du modèle de décomposition utilisé

Les méthodes de décomposition géochimique des hydrogrammes de crues sont de plus en plus employées en

hydrologie, car elles permettent de déterminer l’origine spatiale et temporelle des écoulements que génère la

pluie (Crouzet et al., 1970 ; Dincer et al., 1970 ; Herrmann et Stichler, 1980 ; Kennedy et al., 1986 ; Maulé et

Stein, 1990, cités par Millet et al., 1999). Le principe fondamental du modèle de décomposition de crue est la

conception d’un modèle de mélange d’eaux d’origines diverses à la base de la formation des écoulements.

Ainsi, une fois les différentes sources d’écoulement identifiées au niveau d’un bassin d’étude, il faut

sélectionner des traceurs permettant de les différencier. Il devient possible de quantifier la part de chaque

compartiment dans l’hydrogramme de crue en suivant l’évolution des traceurs dans la rivière.

2.3.1. Rappel des hypothèses

Par hypothèse, le débit à l’exutoire du bassin est le résultat du mélange conservatif de n compartiments (ou

sources d’écoulement). Le principe fondamental est la conception d’un modèle de mélange d’eaux d’origines

diverses à la base de la formation des écoulements. En effet, dans chaque compartiment, la composition

11

physico-chimique de l’eau est supposée être constante dans l’espace et dans le temps. La variabilité

hydrogéochimique des écoulements est également liée au débit des cours d’eau (Caissie et al., 1996). Aussi, la

variation de la charge hydraulique dans les rivières s’accompagne très souvent de la variation des compositions

chimiques de l’eau. Cette variation est donc utilisée comme traceur pour caractériser les composantes de

l’écoulement et quantifier les échanges entre les réservoirs souterrains et les rivières du bassin versant

(Gregory et Walling, 1973 cités par Kamagaté, 2006). L’écoulement de surface est alors supposé avoir la même

signature que la pluie. Il faut donc :

- une différence significative du signal entre l’eau de pluie, celle de la nappe ou du débit de base d’une part ;

- la signature de l’eau ancienne (souvent qualifiée de nappe) doit être constante et correspondre à celle de

l’écoulement de base juste avant l’événement ;

- la signature isotopique de l’eau nouvelle doit être homogène tout au long de l’événement ou ses variations

doivent être documentées ;

- et la contribution de l’eau de pluie en rivière doit être négligeable d’autre part (Gnouma, 2006).

2.3.2. Application faite sur le bassin versant de la Donga

Dans le cas spécifique du bassin de la Donga, le mélange Qt à l’exutoire est fondé sur un modèle à deux

composantes : Qr, la contribution du ruissellement rapide sur surface saturée et Ql la contribution de

l’écoulement lent (flux de subsurface). Ces deux composantes sont donc les inconnues du modèle. Sur la base

des deux compartiments de l’écoulement, un seul traceur chimique i est requis pour la simulation.

sont respectivement la concentration du traceur i à l’exutoire à la date t en rivière,

la concentration du traceur i dans le ruissellement rapide et la concentration du traceur i dans l’écoulement

lent. La résolution combinée des 2 équations précédentes revient à la résolution matricielle suivante :

Les débits engendrés par les compartiments à considérer dans le modèle de mélange seront donc calculés à la

fois à partir du débit total et de la composition chimique à la section de rivière à chaque instant considéré et de

la composition chimique de chacune de ces composantes. Dans le cadre de ce travail, il s’agira de vérifier et/ou

valider ces résultats sur les autres stations de l’OHHVO afin de connaître la part contributive de chaque

compartiment aux écoulements dans la rivière.

2.4. Formulation mathématique des processus mis en évidence

2.4.1. Cas d’un modèle à deux compartiments

En période d’étiage, le débit total de la rivière (Qt) est uniquement dû à la vidange des aquifères du bassin

versant :

Qt = Qs (1)

12

La concentration de la rivière (Ct) correspond alors à la concentration de l’écoulement souterrain (Cs). En

période de crue, l’écoulement total (Qt) provient de la superposition de l’écoulement souterrain (Qs) incluant

l’eau du sol et l’eau souterraine, et du ruissellement total lié à la pluie (Qn). Le ruissellement retardé sera en

effet inclus dans l’une ou l’autre des composantes.

Qt = Qs + Qn (2)

Où : t représente l’écoulement total de la rivière, s l’eau souterraine préexistante et n l’eau de pluie. Chaque

composante a sa concentration chimique ou isotopique qui est supposée restée plus ou moins constante

durant la crue (Cs) pour la composante souterraine et pour le ruissellement lié à la pluie (Cn).

Qt Ct = Qs Cs + Qn Cn (3)

En éliminant (Qn) entre les équations (2) et (3), on obtient :

(4)

Donc la proportion de l’eau souterraine dans l’écoulement de crue est :

(5)

La précision du calcul dépend de l’incertitude pesant sur les diverses concentrations mais aussi de l’écart de

concentrations entre les eaux. Pour Ogunkoya et Jenkins, 1993 cités par Gnouma, 2006, la séparation de

l’hydrogramme de crue en seulement deux composantes (eaux ancienne et nouvelle) ne permet pas

d’expliquer les processus d’écoulement dans un bassin versant. De plus, la majorité des applications de la

méthode isotopique à deux composantes a montré la forte et rapide contribution de l’eau préexistante à la

génération des crues. Ceci est d’autant vrai si l’eau du sol ne contribue pas à l’écoulement total ou si sa

signature isotopique est identique à celle des eaux de nappe. Ainsi, Ogunkoya et Jenkins, 1993 ; Kennedy et al.,

1986 ; DeWalle et al., 1988 cités par Gnouma, 2006, suggèrent d’appliquer la méthode isotopique de

séparation de l’hydrogramme de crue à au moins trois composantes (eau de pluie, eau du sol et eau de la

nappe). Dans le cadre de cette étude il sera procédé à la méthode isotopique de séparation de l’hydrogramme

de crue à deux et trois composantes. Le modèle de décomposition à trois composantes sera testé afin de

vérifier l’hypothèse possible de la contribution des eaux d’altérites en plus des eaux de surface et de la

subsurface sur nos bassins.

2.4.2. Cas d’un modèle à trois compartiments

Le modèle de décomposition à trois pôles prend en compte les éléments deux à deux. Nous avons choisi dans

le cadre de cette étude de prendre les éléments qui ne donnaient pas une bonne corrélation dans la matrice de

corrélation d’une part, et qui ne présentaient pas d’incohérences pour le modèle à deux pôles d’autre part.

L’équation de résolution du modèle à trois composantes s’écrit sous la forme :

Qt = Qs + Qes + Qn (6) donc,

13

Où : es, t, s et n représentent respectivement l’eau du sol, l’écoulement total de la rivière, l’eau souterraine

préexistante et l’eau de pluie dans le cas de cette étude.

Les modèles de décomposition à deux et à trois pôles sont mis en œuvre dans l’environnement de calcul Scilab,

en utilisant les outils de résolution des systèmes linéaires.

2.5. Les données utilisées

Les données utilisées dans le cadre de cette étude concernent les données hydrométriques, les données

pluviométriques, et des données relatives aux mesures hydrochimiques constituées de la CE et des ions

majeurs.

2.5.1. Les données hydrométriques et pluviométriques

Les données hydrométriques utilisées, sont les mesures de débits moyens annuels, les lames d’eau écoulée de

2000 à 2005 sur le bassin, puis les mesures de débits instantanées sur le bassin de 2005 à 2007. Les données

pluviométriques quant à elles, concernent les pluies totales de la saison et les pluies moyennes par événement

de 2000 à 2005 sur le bassin.

2.5.2. Les données relatives aux mesures hydrochimiques sur le bassin

Il s’agit des données de la conductivité et des éléments majeurs de la campagne de 2005 et 2006, auxquelles

viennent s’ajouter les données de conductivité électrique de 2007 à Afon pont et à Bétérou d’une part et des

données d’éléments chimiques majeurs mesurées dans les précipitations IDAF à Djougou en 2005 et 2006

d’autre part. Ces dernières ont été utilisées en vue de leur comparaison avec les données d’éléments

chimiques du pôle pluie utilisées pour la décomposition.

2.5.3. Les données de la physique du bassin versant

Elles concernent la classification en quatre classes des données sur les pourcentages du couvert végétal sur le

bassin et des données sur la couverture géologique pour chaque bassin étudié (Atindogbé, 2007).

2.6. Méthodologie adoptée

2.6.1. Détermination de la valeur typique des pôles

L’analyse des données a consisté dans un premier temps à la détermination de la valeur typique des pôles.

Pour cela, plusieurs données ont été utilisées. Elles concernent les données de valeur moyenne et écart-type

de la conductivité (μS/cm), de la silice (mg/l) et des ions majeurs (méq/l) des écoulements de base (écoulement

lent) en milieu de période, puis des valeurs de précipitation, d’altérite, de socle et de stations expérimentales,

obtenues par Atindogbé (2007), puis celles de Kamagaté (2006). Les valeurs moyennes des pôles pour chaque

élément ont été obtenues sur la base des données de Kamagaté (2006). Ces valeurs sont identiques d’une

station à une autre, sauf à Bokpérou, où on observe une singularité car les valeurs de l’écoulement en rivière

14

sont plus proches des valeurs de l’eau des altérites que de l’eau de la subsurface. Ainsi, pour la décomposition

à Bokpérou, nous avons testé avec comme valeur de concentration de subsurface, les valeurs des nappes

d’altérites (10-20 m) prises dans la thèse de Kamagaté.

2.6.2. Recherche de relation causale : méthode de l’Analyse en Composantes Principales (ACP)

Une Analyse en Composantes Principales (ACP) a été réalisée en vue de mettre en évidence les cofluctuations

et les liens de causalité entre les variables. L’ACP est une méthode statistique qui a pour but de comprendre et

de visualiser comment les effets de phénomènes à priori isolés se combinent. Elle consiste à exprimer un

ensemble de variables en un ensemble de combinaisons linéaires de facteurs rendant compte d’une fraction de

plus en plus faible de la variabilité des données. En d’autres termes, elle est utilisée usuellement comme outil

de compression linéaire et son principe est de ne retenir que les n premiers vecteurs propres issus de la

diagonalisation de la matrice de corrélation, lorsque l’inertie du nuage projeté sur ces n vecteurs représente qn

% de l’inertie du nuage original. On dit qu’on a un taux de compression de 1-qn% ou que l’on a compressé à

qn%. Cette méthode permet de représenter les données originelles (individus et variables) dans un espace de

dimension inférieure à l'espace originel, tout en limitant au maximum la perte d'information. La représentation

des données dans des espaces de faibles dimensions en facilite considérablement l'analyse. Les données

analysées ici sont celles de végétation, de pédologie et d’écoulement en combinaison avec les teneurs en ions

majeurs des écoulements de base.

Dans le cas de cette étude, deux méthodes ont été utilisées pour la réalisation de l’ACP. Il a été procédé d’une

part à la réalisation d’une ACP sur les valeurs brutes et d’autre part à une ACP sur les valeurs d’écarts centrés

réduits. En effet, les variables retenues pour décrire les individus sont exprimées avec des unités différentes, et

ne sont pas directement comparables entre elles. Dans la plupart des cas, on procède donc à un centrage-

réduction des variables de départ. Les deux méthodes donnent le même résultat.

Pour l’interprétation des résultats d’une ACP, on regarde la part d'inertie expliquée par un plan factoriel donné.

On regarde pour cela la somme des parts d'inertie expliquée par chaque axe, laquelle peut être interprétée

comme un pourcentage de l'information du nuage initial retranscrite par le plan factoriel. Dans toutes les

sorties des logiciels, les axes sont rangés dans l'ordre décroissant d'inertie (en fait dans l'ordre décroissant des

valeurs propres obtenues après diagonalisation, mais il y a correspondance), de telle manière que le premier

plan factoriel constitué par les deux premiers axes factoriels soit toujours celui qui est le plus riche en

renseignements sur les propriétés du nuage étudié. Pour faciliter l'interprétation des axes, on introduit la

notion de contribution à l'axe. Par la formulation initiale de l'ACP (minimalisation de l'inertie), un axe peut être

assimilé à une droite de régression dans l'espace de départ, et donc comme passant " au plus près " de

l'ensemble des points du nuage. Mais tous les points du nuage ne sont pas pour autant proches de l'axe. La

contribution est un indicateur de cette proximité à l'axe. Ainsi, les individus ayant une bonne contribution

(valeur numérique élevée) sont ceux qui sont le plus proche de l'axe et donc ceux qui attirent l'axe vers eux, qui

favorisent la détermination de l'axe. Et par conséquent, c'est grâce à ces individus que l'on va pouvoir chercher

à donner un sens à l'axe. Il faut bien voir que, dans la plupart des cas, ce sont les points extrêmes d'un axe qui

ont la plus forte contribution pour ce dernier, ce qui est normal dans la mesure où ce sont eux qui donnent une

15

forme particulièrement allongée au nuage suivant la direction de l'axe. Un bon moyen de caractériser l'axe

rapidement est donc de classer les individus par ordre décroissant de contribution.

Le logiciel Xlstat (www.xlstat.com) a permis de réaliser cette analyse et les représentations sont faites dans des

espaces à deux dimensions. Xlstat est un logiciel d’analyse de données et de statistique pour Microsoft Excel. Il

permettra dans un premier temps, d’analyser les corrélations entre les variables puis ensuite de retenir les trois

(3) premiers axes qui permettent d’expliquer 70 % de la variabilité observée.

Les variables utilisées pour l’ACP sont constituées des variables d’éléments chimiques sur le bassin, les

variables concernant la physique du bassin : formations forestières (V1), la savane arbustive/jachère (V2), les

champs (V3) et les sols nus dégradés ou bâtis (V4), les variables de la pluie totale et de la pluie moyenne par

événement sur le bassin, le débit moyen annuel, les volumes d’eau écoulées, les coefficients d’écoulement (Ke)

et la superficie des bassins versant (Sbassins).

2.6.3. Contrôle des données et utilisation des tableaux dynamiques croisés

Le modèle de décomposition à deux pôles donne plusieurs résultats. De ces résultats, différents cas ont été

observés. Le premier concerne les valeurs des ratios des débits de la subsurface qui donnent des valeurs de

pourcentage non comprises entre 0 et 1, le second concerne les éléments dont les valeurs de concentration

moyenne ne sont pas comprises entre les valeurs du pôle pluie et du pôle de la subsurface, ensuite, la valeur de

la concentration dans la rivière < à celle du pôle pluie et la valeur de la concentration maximale dans la rivière <

Pluie, et enfin la valeur de la concentration maximale dans la rivière > valeur du pôle souterrain. Suite à

l’observation de ces différents cas, il a été procédé à la détermination des tableaux dynamiques croisés sur les

données des différents éléments chimiques sur toutes les périodes. L’objectif est de voir combien de fois on

observe ces différents cas pour la décomposition à deux pôles, et de compter le nombre de cas.

16

3. Résultats et discussions

3.1. Résultats sur le contrôle des données et détermination de la valeur des pôles

Le contrôle des données a été fait en vue de procéder à la comparaison des données de pluie IDAF à celles de

pluie utilisées pour chaque élément d’une part, puis de vérifier leur similarité avec les données de pluie

utilisées pour la décomposition d’autre part. Les valeurs moyennes des pôles pour chaque élément ont été

obtenues sur la base des données de Kamagaté (2006). Le résultat des valeurs moyennes et d’écart-type

associé aux concentrations des ions majeurs dans les eaux de surface, de subsurface et des eaux souterraines

est présenté au tableau de l’annexe 4.

3.2. Co-fluctuation à travers la méthode d’’Analyse en Composantes principales (ACP)

Il s’agit de rechercher les cofluctuations et les liens de causalité entre la végétation, la pédologie, l’écoulement

et la minéralisation des eaux de surface sur les différents sous-bassins. L’analyse en composante principale

(ACP) intégrant les paramètres descriptifs des sous-bassins a permis de voir les liens entre les différentes

variables, comment ces variables sont regroupés et la relation entre les regroupements et les sous-bassins

étudiés. Le résultat d’une ACP se présente sous forme d’un ensemble de tableaux, de cercles de corrélation et

de graphes des individus. Comme tableau, on a la matrice de corrélation qui présente les coefficients de

corrélation entre les variables. Ce coefficient varie de - 1 à 1 et indique l’influence que les variables ont les unes

sur les autres. On a aussi le tableau des valeurs propres qui regroupe les valeurs propres, les pourcentages de

variance et les pourcentages de variance cumulée de chaque facteur. Enfin on a les tableaux des coordonnées,

des cosinus carrés et des contributions aux axes des variables et des individus. Les données regroupées dans les

tableaux vont contribuer à l’élaboration des cercles de corrélation et des graphes des individus.

3.2.1. Détermination des liens entre les variables

L’analyse et l’interprétation concernent 2 types de graphiques : le cercle de communauté et l’espace des unités

statistiques, obtenus respectivement à partir du tableau des vecteurs propres (annexe 8) et du tableau des

coordonnées des variables (annexe 9). Le tableau des valeurs propres, pourcentages et pourcentages cumulés

(tableau 2), permet d’apprécier l’importance du caractère représenté par l’axe factoriel par rapport aux autres.

Il permet également de connaître le nombre de facteurs nécessaires pour l’interprétation des graphiques. Les

facteurs F1 (40.02 %), F2 (20.80 %), F3 (13.80 %), ont été choisis car ils représentent 81.62 % soit plus de 70 %.

Tableau 2 : Valeurs propres, pourcentages et pourcentages cumulés

N° de facteurs Valeurs propres % individuel % cumulé

F1 9.87 47.02 47.02

F2 4.37 20.80 67.82

F3 2.90 13.80 81.62

En effet, l’analyse en composantes principales des variables de la chimie, plus les variables d’écoulement et

celles de la végétation a donné la matrice de corrélation du tableau 3. Pour obtenir ce tableau, il a été procédé

dans un premier temps à une ACP avec les variables d’éléments chimiques sur le bassin à l’échelle de la crue et

17

de la saison, les variables concernant la physique du bassin : formations forestières (V1), la savane

arbustive/jachère (V2), les champs (V3) et les sols nus dégradés ou bâtis (V4), les variables de la pluie totale

(complu_saison) et de la pluie moyenne par événement sur le bassin (pmoy_evt_sai), les caractéristiques de la

crue (lame écoulée, débit de pointe), les coefficients d’écoulement (ke) et la superficie des bassins versant

(Sbassins). En effet, ces variables sont fortement corrélées entre elles, et sont aussi fortement corrélées avec

les variables de la couverture végétale du bassin

Les variables V2, V3 et V4 sont les seules variables de végétation ayant une bonne corrélation positive avec les

variables de chimie. De ces variables on obtient donc la matrice de corrélation du tableau 3.

Tableau 3 : Matrice de corrélation des éléments chimiques, des données pédologiques, des données d’écoulement et de la superficie du bassin

CE pH HCO3- Cl- NO3- SO42- Ca2+ Mg2+ Na+ K+ Sbassins

CE 1

pH 0.726 1

HCO3- 0.981 0.793 1

Cl- -0.022 -0.172 0.046 1

NO3- 0.541 0.541 0.511 -0.173 1

SO42- -0.073 -0.002 0.027 -0.162 -0.233 1

Ca2+ 0.987 0.740 0.979 -0.080 0.470 0.045 1

Mg2+ 0.953 0.715 0.954 -0.154 0.379 0.161 0.976 1

Na+ 0.982 0.727 0.979 0.060 0.565 0.024 0.968 0.933 1

K+ -0.078 -0.106 -0.009 0.777 0.102 0.130 -0.104 -0.218 0.070 1

Sbassins -0.597 -0.586 -0.554 0.656 -0.111 0.014 -0.644 -0.713 -0.489 0.780 1

Ke -0.174 -0.295 -0.189 -0.182 -0.275 0.194 -0.200 -0.009 -0.174 -0.448 -0.147

V1 -0.698 -0.474 -0.628 0.506 -0.231 -0.033 -0.704 -0.791 -0.645 0.611 0.004

V2 0.531 0.652 0.486 -0.579 0.121 -0.172 0.564 0.590 0.441 -0.652 0.867

V3 0.733 0.426 0.655 -0.441 0.326 0.068 0.726 0.804 0.703 -0.492 -0.929

V4 0.569 0.317 0.530 -0.400 0.035 0.158 0.579 0.722 0.517 -0.643 -0.765

v3+V4 0.707 0.408 0.637 -0.439 0.264 0.090 0.704 0.798 0.671 -0.536 -0.775

V1+V2 -0.688 -0.378 -0.616 0.440 -0.245 -0.092 -0.685 -0.783 -0.651 0.545 0.472

ARBR_EG -0.417 -0.400 -0.298 0.277 -0.392 0.685 -0.370 -0.249 -0.336 0.252 -0.096

cumplu_sai 0.197 -0.346 0.138 -0.043 0.012 0.128 0.167 0.272 0.164 -0.287 -0.477

ARaR_EG 0.480 -0.097 0.340 -0.227 0.270 -0.318 0.417 0.447 0.392 -0.465 0.935

pmoy_evt_s

ai 0.250 -0.216 0.109 -0.291 -0.045 -0.472 0.210 0.239 0.097 -0.669 0.072

ARbR_PC -0.646 -0.388 -0.524 0.341 -0.214 0.521 -0.628 -0.579 -0.517 0.532 0.191

Q Moyen an -0.642 -0.639 -0.589 0.585 -0.176 0.101 -0.694 -0.693 -0.538 0.604 0.935

KeAR_EG -0.397 -0.286 -0.340 -0.100 -0.330 0.387 -0.399 -0.204 -0.360 -0.273 0.072

KeAR_PC -0.525 -0.339 -0.467 -0.068 -0.334 0.337 -0.535 -0.357 -0.475 -0.192 0.191

18

L’étude de la matrice de corrélation montre que parmi les variables de chimie les mieux corrélées, les éléments

K+ se corrèlent bien avec Cl- et la superficie du bassin d’une part, et avec V1, et le débit moyen annuel d’autre

part. Ceci se traduit par le fait que les éléments k et Cl sont liés à la végétation, d’où la bonne corrélation

observée entre ces éléments et les formations forestières (V1). Une corrélation s’observe aussi entre Ke, V4, la

pluie totale de la saison sur le bassin, le coefficient d'écoulement calculé sur la période écoulements

généralisés (KeAR_EG) et le coefficient d'écoulement calculé sur la période débutant à la première crue

(KeAR_PC). La pluie totale sur le bassin se corrèle aussi bien avec V4.

Les éléments CE, HCO3-, NO3-, Ca2+, Mg2+, Na+ donnent aussi de bonnes corrélations avec les variables V2, V3

et V4.

La corrélation significative entre les éléments K+, et Cl- d’une part, la superficie du bassin versant, V1, et le

débit moyen annuel d’autre part fait penser à une origine superficielle de ces éléments. Les ions Cl- et K+

peuvent être libérés par la litière. Ils participent donc au cycle biochimique de la végétation. Le recyclage

d’éléments d’origine biochimique (K+ et SO42-) par la végétation se fait donc de façon rapide et ces ions ne

subsistent qu’en très faibles concentrations dans les eaux de Nappe (Grimaldi, 1988). Les ions Cl- et K+, en

plus d’être contrôlés par la biologie des végétaux (libération par la litière), évoqué plus haut, proviennent en

général de la pollution fécale (Cl-, K+) ou agricole (K+, SO42-). Quant aux éléments CE, HCO3-, NO3-, Ca2+,

Mg2+, Na+ et les variables V2, V3 et V4, ils donnent une bonne corrélation entre eux et avec la CE, ce qui

s’expliquerait par le fait que ce sont ces ions qui confèrent à l’eau toute sa nature minéralogique. Il peut aussi

provenir de lessivages de surface ou de rejets de nappes hydrolysées.

Une faible corrélation s’observe cependant entre le coefficient d’écoulement sur le bassin, la pluie totale et les

variables d’éléments chimiques. En effet, l’absence de corrélation entre Ke, la pluie totale sur la saison et les

variables d’éléments chimiques sur le bassin expliquerait dans un premier temps l’origine souterraine des

éléments chimiques sur le bassin, et d’autre part, par le fait que l’influence chimique directe de la pluie sur les

eaux de la rivière soit négligeable c’est-à-dire que le volume d’eau écoulé n’influence pas la concentration des

éléments chimiques dans la rivière. Ceci se traduit aussi par le fait que les écoulements de base en milieu de

saison ou pendant la crue n’influence pas la composition chimique des eaux de la rivière. Plus il pleut, plus le

ruissellement est important, mais le rapport Q2/Q1 demeure stable car l’eau de la rivière n’est que la

résultante de ce qui s’écoule de la surface et de la subsurface. Ces résultats sont identiques à ceux obtenus par

Idir et al., 1999, à partir des isotopes stables de l’eau.

3.2.2. Analyse des regroupements entre les variables

Cette analyse a été effectuée grâce aux cercles de corrélations. Le cercle de corrélations est la représentation

dans un plan formé par un couple de composantes principales (F1 et F2), des corrélations calculées. Le plan

ainsi obtenu est appelé plan factoriel.

L’analyse du cercle de corrélation qui représente 67 % de l’inertie totale (figure 5) fait apparaître trois

regroupements de variables. Il s’agit des regroupements suivants :

19

Figure 5 : Cercle de corrélation des variables formé par les axes F1 et F2 - un premier regroupement de variables solidaires du pôle positif de l’axe F1. Ce regroupement est composé de

la CE, HCO3 -, Ca2+, Mg2+, Na+, pH, la savane arbustive/ jachère (V2) et les champs (V3). Ces variables

déterminent cet axe F1 qui représente 47 % de l’inertie totale qui est le plus important ;

- un second regroupement de variable qui caractérise l’axe F2 qui fait 21 % d’inertie. Ce regroupement est

déterminé par le Ke, SO42-, la pluie moyenne par événement et KeAR_EG et la pluie totale de la saison sur le

bassin, qui sont tous solidaires du pôle positif et K+, Cl- et NO3- qui sont quant à eux solidaires du pôle négatif

de l’axe F2;

- et un troisième regroupement sur le pôle négatif de l‘axe F1 et qui n’est en fait que l’opposé de ce qui se

produit au niveau du pôle positif de l’axe F1. Il est caractérisé par V1, V2, la surface du bassin, le débit moyen

annuel, ARBR_EG. Ces variables représentent donc le phénomène inverse de celui obtenu au niveau du pôle

positif de l’axe F1. Le premier regroupement constitué par la CE, HCO3 -, Ca2+, Mg2+, Na+, pH, V2 et V3,

résulte de la corrélation qui existe entre ces différents éléments (Tableau 3).

Le tableau 4 représente la contribution de chaque variable à la détermination de chaque axe.

Tableau 4 : Contribution des variables à la détermination des axes F1, F2 et F3

CE HCO3- Cl- NO3- SO42- Ca2+ Mg2+ Na+ K+ Sbassins Ke V1 V2 V3 V4

F1 7.98 7.15 1.75 1.76 0.04 8.15 8.55 6.87 2.41 7.97 0.01 8.40 6.76 7.92 6.06

F2 2.12 2.70 3.93 4.28 1.27 1.91 0.22 2.90 9.77 1.41 18.74 2.84 0.04 2.34 7.88

F3 3.18 5.36 8.84 0.55 9.79 3.07 4.29 6.27 9.00 3.07 2.10 0.01 7.62 0.78 1.33

L’analyse du cercle qui représente 61 % d’inertie (Figure 6) montre la solidarisation de SO42-, K+, Cl-, Ke, la

pluie totale sur la saison, KeAR_EG et la quantité de pluie tombée avant que le bassin ne se mette à couler

(ARBR_EG) au pôle positif de l’axe F3 auquel viennent s’ajouter la pluie moyenne par événement au pôle

négatif de l’axe F3 avec des contributions respectives de 9,79 %, et 18.74 % 6.70 %. Les éléments S042-, K+ et

Cl- déterminent donc l’axe F3. Les axes F1, F2 et F3 sont donc respectivement déterminés par les groupes de

20

variables (CE, HCO3 -, Ca2+, Mg2+, Na+, pH, V2 et V3), (Ke, SO42-, la pluie moyenne par événement, KeAR_EG

et la pluie totale de la saison sur le bassin) et (SO42-, K+, Cl-, la pluie totale sur la saison, KeAR_EG et

(ARBR_EG).

Figure 6 : Cercle de corrélation des variables formé par les axes F1 et F3

Concernant le premier regroupement, la relation qui existe entre ces ions et la conductivité, indique que ceux-

ci confèrent à l’eau l’essentiel de sa minéralisation totale par un processus d’attaque acide des minéraux de la

roche. Par conséquent le facteur F1 (47,02 %) défini par la CE, Ca2+, Cl-, Mg2+ et HCO3- exprime la

minéralisation. Ainsi, si l’axe F1 semble être celui de la minéralisation due à la météorisation (liée à l’altération

des roches) c’est-à-dire d’origine endogène, l’axe F2 est celui des processus hydrologiques liés à Ke et la

pluviométrie sur le bassin. L’axe F3 par contre, semble être celui de la minéralisation d’origine exogène liée à la

participation des K+ aux processus biologiques comme l’a déjà évoqué Kamagaté sur le bassin de la Donga. En

effet, la présence des éléments K+ et S042-, qui ont une origine superficielle (car provenant généralement de la

décomposition de la matière organique et des engrais chimiques), montre que celui-ci est un indicateur de

pollution. On n’exclut pas une éventuelle pollution par les engrais et les feux de brousse.

En conclusion nous pouvons dire que la minéralisation des eaux de surface sur les différents bassins est

majoritairement endogène (sous contrôle lithologique) et subsidiairement exogène c’est-à-dire liée à d’autres

phénomènes extérieurs tels que les processus biologiques, les pollutions, les apports atmosphériques par les

précipitations. Ces résultats confirment ainsi ceux obtenus par Atindogbé (2007) relatifs aux données de la

végétation (V3) sur le bassin, sauf pour les facteurs pluviométriques.

3.2.3. Analyse du regroupement des bassins

L’analyse des unités statistique grâce aux graphes des individus, présente la répartition des individus en

fonction des axes définis grâce aux variables. L’analyse du graphe des individus (les bassins) défini par les axes

F1et F2 (Figure 7) montre une répartition des bassins le long de l’axe F1. Ainsi, DAF, DON, et AFP sont du côté

positif de l’axe F1 après C238, IGB et SAR qui sont du côté négatif de l’axe F1. On voit donc une répartition des

21

bassins des plus minéralisés au moins minéralisés en trois groupes comme on l’avait déjà observé plus haut.

L’écartement des bassins par rapport à l’axe F1 dépend de l’influence de l’axe F2 qui est l’axe de la

minéralisation exogène. Ainsi les bassins les plus éloignés de l’axe F1 du côté positif comme du côté négatif de

l’axe F2 sont ceux qui sont sous une forte influence des phénomènes exogènes de minéralisation évoqués plus

haut. C’est le cas ici de TEB. Les bassins qui sont du côté négatif de l’axe F2 sont ceux qui sont très peu

influencés. Il s’agit surtout de BO. En effet, les bassins se regroupent en fonction de leur appartenance au

bassin de la même rivière. Ainsi, les sous-bassins de la Sarmanga, d’Igbomakoro et de la C238 se regroupent en

fonction de leur appartenance à la rivière de la Térou, et ceux de la Tébou, Donga et Afon pont, la rivière Afon-

Donga.

Figure 7 : Graphe des individus formé par les axes F1 et F2

Le graphe définit par F1 et F3 met en exergue l’influence de la minéralisation exogène d’origine sulfacique sur

la répartition des bassins. BO et TEB sont les bassins les plus influencés par les phénomènes de mise en

solution des ions SO42-, K+ et Cl- (processus biologiques, pollution, feux de brousse) (Figure 8).

Figure 8 : Graphe des individus formé par les axes F1 et F3

22

Synthèse

Il semble donc que l’acquisition de la minéralisation des premiers écoulements (échelle de la crue et de la

saison), relève toujours d’une crue à une autre, des mêmes types de processus, qu’il s’agisse de lessivages de

surface ou de rejets de nappes hydrolysées. Les processus hydrologiques n’influencent pas les concentrations

des éléments chimiques dans la rivière.

3.3. Décomposition des hydrogrammes de crue sur le bassin

3.3.1. Cas d’un modèle à deux compartiments

Les résultats concernent les éléments majeurs liés à l’altération : Ca2+, Mg2+, Na+, HCO3- et la CE. En effet, le

comportement des éléments majeurs, comme Ca2+, Mg2+, Na+, K+ et HCO3- avec la variation du débit, diffère

d'une crue à l'autre en fonction des conditions hydriques initiales et de la typologie de la crue.

3.3.1.1. Décomposition à l’échelle de la crue

3.3.1.1.1. Eléments chimiques

D’une façon générale, on observe une diminution de la concentration des éléments chimiques au passage de la

crue, suivi d’une hausse de ces concentrations. Cette diminution peut être attribuée à la fois à une dilution due

aux eaux de pluie moins minéralisées et probablement à une inversion du gradient hydraulique à l’interface

nappe-rivière, suite à la mise en charge de la rivière. La hausse de fin de crue serait le fait d’une évacuation

importante du ruissellement rapide (Kamagaté, 2006) c’est-à-dire des traces d’apports en eau peu concentrée

par les écoulements rapides.

Ainsi, pour la crue du 23/07/O6 au 25/07/06 à Afon pont, la contribution de la subsurface est représentée par

les écoulements lents Q2. Celle-ci semble variable selon le type d’élément choisi. En effet, pour tous les

éléments, les contributions importantes de ce compartiment proviennent des simulations basées sur les

éléments Ca2+, Mg2+, Na+, Cl-, HCO3- et CE, cependant K+, NO3- et SO42-ne fournissent pas de résultats

cohérents avec le reste (figure 9). Les ions K+ au même titre que les ions Cl- sont faiblement apportés par le sol

(dissolution très lente de la muscovite) et sont également libérés lors de la décomposition de la litière ou de

lessivage de la canopée. Mais ils sont très rapidement absorbés par la végétation (surtout K+). Ils sont exportés

par les eaux de ruissellement de surface hors des bassins lors des crues. En excès dans les eaux de surface par

rapport à leur absorption par la végétation au même titre que les ions NO3- et SO42-, ils sont prélevés aux

solutions par les plantes et se concentrent dans les horizons supérieurs où ils sont évacués entre les épisodes

pluvieux, au cours de l’évapotranspiration, dans la solution du sol et dans les eaux qui s’infiltrent jusqu’à la

nappe. En effet, la présence de sulfate est généralement liée à l’oxydation de la pyrite *FeS2] qui est un minéral

riche en souffre que l’on rencontre dans tous les types de lithologie (calcaires, sables, roches magmatiques).

L’élément NO3 est quant à lui la forme oxydée de l’azote avec comme sources naturelles, la pluie et les

interactions avec le sol et la végétation principalement. A l’état naturel, les concentrations en nitrates dans les

eaux souterraines sont faibles (Gallaire, 1995). Les plus fortes teneurs s’expliquent donc par un temps de

résidence élevé de la solution dans le sol. Les faibles teneurs de K+, NO3 - et SO42- s’expliquent donc d’une

23

part, par le fait qu’ils sont récupérés pour l’essentiel par la végétation avant même leur pénétration dans le sol,

d’autre part pour le cation, par la faible source que constituent les minéraux du sol (Bariac et al., 1995).

Pour les deux Cations Na+ et Mg2+ cependant, l’adsorption sur le complexe argileux limite l’augmentation de

leurs concentrations par rapport à celle du chlorure et du potassium (Grimaldi, 1988). Aussi, l’élément Na est

essentiellement présent dans les roches magmatiques. Dans les roches sédimentaires, il est moins abondant

mais les minéraux auxquels il s'incorpore peuvent être très solubles (halite *NaCl+), quant à l’élément mg, il

s'apparente au calcium. Il est donc souvent présent dans les roches carbonatées (calcaires dolomitiques,

dolomies), les roches évaporitiques (sels de magnésium [MgSO4]), et les roches magmatiques (Bodin, 2008).

Concernant les trois autres crues à Tébou du 17/08/06 au 19/08/06 et à Bétérou du 17/08/06 au 19/08/06, les

résultats sont identiques à ceux obtenus pour la crue du 22/07/O6 au 23/07/06 à Afon pont. Toutefois,

quelques incohérences s’observent à Afon pont et à Tébou pour l’ion K+, liées au fait que les débits simulés

générés par le réservoir de subsurface sont légèrement supérieurs à ceux de la rivière. Ceci s’explique par le

fait qu’ils proviendraient des valeurs de concentrations dans la rivière pour cet ion supérieures à la valeur du

pôle souterrain.

Par contre, pour la crue du 22/07/06 au 23/07/06 à Afon pont, tous les éléments donnent la même

contribution de la subsurface sur la surface.

3.3.1.1.2. Conductivité électrique

Les résultats concernant la CE sur les deux crues à Afon pont, la crue à Tébou et celle de Bétérou, donne la

même contribution importante de la subsurface au même titre que pour les éléments Ca2+, Ca2+, Mg2+, Na+,

Cl- et HCO3-. Cependant, on observe une singularité à Afon pont et à Tébou car les ratios de débits simulés

générés par le réservoir de subsurface sont supérieurs à ceux de surface (figure 10).

24

25

26

Figure 9 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la crue sur les stations d’Afon pont, de Bétérou et Tébou

27

28

Figure 10 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la crue sur les stations d’Afon pont et Bétérou

29

3.3.1.2. Décomposition à l’échelle de la saison

Les résultats concernent toujours les éléments majeurs liés à l’altération : Ca2+, Mg2+, Na+, HCO3- et CE. Les

données utilisées sont à l’échelle de la saison, de ce fait elles ne seront donc quantitativement pas

représentatives car à l’échelle de la saison, on a une succession d’épisode qui prennent en comptent l’épisode

précédent. Ce qui ne nous permet pas de valider quantitativement ces résultats. Toutefois, la variation des

éléments chimiques donne de bonnes indications qualitatives.

3.3.1.2.1. Cas de Bokpérou

La station de Bokpérou est une station particulière de part sa position géographique (situation sur le bassin

d’une part, et d’autre part du fait que :

- si les valeurs de concentration du pôle souterrain sont celles de la subsurface, le modèle échoue dans la

reproduction des processus mis en jeu. En effet, les concentrations en rivières sont toutes supérieures à celles

de la subsurface ;

- Si les valeurs de la concentration de la nappe d’altérites (à 10 m) sont prises comme celles de la subsurface, le

modèle devient cohérent sauf pour quelques éléments. Ce sont donc les valeurs de concentration de la nappe

d’altérites qui ont été utilisées comme valeur de pôle de la subsurface dans le modèle de mélange pour

Bokpérou.

L’événement du 14/07/2005 au 12/11/2005 à Bokpérou, donne des résultats cohérents pour tous les éléments

comme sur les autres stations à l’échelle de la crue. Les débits simulés générés par le réservoir de subsurface

fluctuent fortement et sont pratiquement identiques au débit dans la rivière. Ce qui suggère que les débits

générés par la pluie sont vraiment très faibles. En revanche, l’élément Cl- donne des résultats incohérents par

rapport aux autres éléments car les débits simulés générés par le réservoir de surface sont supérieurs à ceux de

la subsurface (figure 11). Ces résultats sont identiques pour ce même élément à ceux d’Afon pont pour la crue

du 22/07/O6 au 23/07/06. La faible teneur des ions Cl- et NO3- sur le bassin de Bokpérou malgré la forte

minéralisation observée pourrait confirmer l’hypothèse selon laquelle ces eaux proviendraient de

compartiments souterrains profonds et ne seraient pas sous influence de la pollution. En effet, l’augmentation

de la teneur des autres ions ne peut être due qu’à un contact prolongé avec l’encaissant car si ce n était pas le

cas, les teneurs de Cl- et NO3- auraient augmenté dans les mêmes proportions (Atindogbé, 2007).

30

31

Figure 11 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison à Bokpérou

32

3.3.1.2.2. Eléments chimiques

La crue est suivie aux stations limnimétriques suivantes : Afon Pont, Aguimo, Bori, Bokpérou, Côte238, Donga

Afon, Igbomakoro, Sani, Sarmanga et Tébou. L’observation des graphiques 12 et 13, montre qu’à l’échelle de la

saison pour presque tous les éléments, la concentration est élevée en début de saison, puis diminue. Les

concentrations sont élevées en début de saison, car le début de la saison correspond à la période où seule la

nappe profonde (eau plus minéralisée que celle de la surface) est opérante, et les concentrations des éléments

chimiques atteignent donc leur valeur maximale. Ceci se traduit par une recharge des rivières et aquifères qui

pendant la saison sèche s’assèchent.

Le modèle donne une contribution majoritaire et variable de la subsurface selon le type d’éléments choisis. De

façon générale, les contributions importantes de ce compartiment proviennent des simulations basées

essentiellement sur les éléments Ca2+, HCO3-, Mg2+, Na+, K+ et CE., pour toutes les stations. Quelques

éléments (NO3, SO4 et Cl) donnent contrairement aux autres éléments une contribution majeure de

l’écoulement de la surface sur la subsurface (figure 12).

Ainsi, pour les stations d’Afon pont, de Bori, de la Donga Afon de la Donga pont et Sani sur la période du

08/07/05 au 04/12/05 et celles de la Côte238 sur la période du 17/07/05 au 10/11/05, d’Igbomakoro du

12/07/05 au 23/09/05,de la Sarmanga du 12/07/05 au 17/11/05 et de la Tébou sur la période 08/07/05 au

03/12/05, la contribution de la subsurface (Q2) semble toujours être plus importante que celle de la pluie (Q1).

Les contributions importantes de ce compartiment proviennent des simulations basées sur la majorité des

éléments qui donnent la même contribution de Q2. Une singularité s’observe toutefois pour les éléments NO3,

SO4 (Bori, C238, DAF, Don, Sani et TEB) et Cl (AG, BOK et Sani), car les débits simulés générés par le réservoir de

surface sont supérieurs à ceux de la subsurface. En effet, quelle que soit la lithologie, les teneurs en chlorure

sont généralement faibles dans les eaux souterraines (Gallaire, 1995). Il a déjà été montré plus haut que les

éléments Cl, K, SO4 et NO3 sont essentiellement d’origine atmosphérique et que l’élément Cl serait lié à la

pluie et au phénomène de lessivage des surfaces évaporées, alors que l’élément NO3- serait lié à la dissolution

des composés organiques en liaison avec les écoulements les plus étendus et les plus turbulents. L’élément K+

aurait aussi une origine également terrigène allochtone (Atindogbé, 2007).

3.3.1.2.2. Conductivité électrique

Les résultats de la CE à l’échelle de la saison, donnent aussi pour toutes les stations une contribution

majoritaire de l’écoulement de subsurface sur ceux de la surface. Ces résultats s’identifient bien à ceux obtenus

pour la crue du 31/08/06 au 10/09/06 à Bétérou (figure 13).

33

34

35

Figure 12 : Décomposition des éléments chimiques du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison

36

Figure 13 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison sur la station de Sani

37

3.3.1.3. Discussion de l’origine probable des minéraux

En général, la signature chimique des eaux est donc majoritairement dominée par les ions Ca2+, Mg2+, Na+,

HCO3-, K+ et Cl-. En effet, la composition des eaux naturelles, en dehors des pollutions généralement d’origine

anthropique, est le résultat combiné de la composition chimique des précipitations qui atteignent le sol et des

réactions avec les minéraux présents dans l’encaissant (Kamagaté, 2006). La désagrégation mécanique et

l’altération chimique sont donc les deux phases qui contrôlent les réactions avec les minéraux de l’encaissant.

L’altération chimique est d’autant plus rapide que les eaux météoritiques sont agressives. Une série de réaction

entre cette eau et la formation encaissante va aboutir à l’ionisation et à l’entraînement des ions tels que Ca2+,

Mg2+ et Na+ en solution (Kamagaté, 2006). Les ions Ca2+, Mg2+ et Na+ proviennent donc de l’altération

chimique des roches affleurantes silicatées. Cette réaction est fonction du temps de contact et explique donc la

faible minéralisation des écoulements de surface.

La charge en bicarbonate (HCO3-) des écoulements de base provient également de la dissolution dans l’eau du

dioxyde de Carbone (CO2) selon la réaction :

CO2 + H2O H+ + HCO3-.

Certains éléments, d’origine biochimique : K+, NO3-, SO42-, sont exportés en dehors des bassins versants par

les eaux de surface, en faible quantité cependant. Leur recyclage par la végétation est rapide et ces ions ne

subsistent qu’en très faibles concentrations dans les eaux de Nappe (Grimaldi, 1988). Ces résultats sont

identiques à ceux obtenus dans le Cadre de cette étude. En effet, les ions Cl-, NO3-, K+ et SO42- proviennent

en général de la pollution fécale (Cl-, K+) ou agricole (K+, NO3-, SO42-). L’élément SO4 peut aussi provenir des

lessives souvent pratiquées au bord des rivières.

Les ions Cl-, Na+, Mg2+ par contre sont également exportés hors des bassins lors des crues. Mais, en excès

dans les eaux par rapport à leur absorption par la végétation, ils se concentrent entre les épisodes pluvieux, au

cours de l’évapotranspiration, dans la solution du sol et dans les eaux qui, s’infiltrent jusqu’à la nappe. Les plus

fortes teneurs s’expliquent donc par un temps de résidence élevé de la solution dans le sol. Pour les deux

Cations Na+ et Mg2+ cependant, l’adsorption sur le complexe argileux limite l’augmentation de leur

concentration par rapport à celle du chlorure. Par contre, la composition chimique des précipitations constitue

aussi une source d’élément chimique dissous dans les écoulements de base. En Afrique de l’Ouest, les éléments

chimiques dissous dans les précipitations ont trois sources principales (taupin et al., 1997 ; Freydier et al., 1998,

cités par Atindogbé, 2007): terrigène, océanique et biogénique. Dans notre zone, la poussière semble la source

majeure d’émission d’éléments grossiers dont l’ensemble définit la source terrigène exprimée par Ca2+, Mg2+

et SO42-. La mousson atlantique représente la source océanique définit par les éléments Na+ et Cl-, la source

biogénique est le fait des feux de brousse marqués par NO3- et K+ (Kamagaté, 2006.). En effet, les populations

du milieu s’adonnent à la culture itinérante sur brûlis. L’influence de l’incendie sur la composition chimique des

eaux de ruissellement se manifeste par l’augmentation de certaines teneurs en relation avec l’entraînement

des éléments rendus rapidement mobilisables par la combustion des végétaux (Adams et Boyle, 1980 ; Ellis et

Graley, 1983 ; Giovannini, 1994). Les effets du feu sont sensibles sur la silice, le Calcium, le potassium et les ions

Carbonates. Ils se traduisent moins nettement dans le cas du magnésium et des ions orthophosphates. Le

sodium et les ions chlorures, éléments peu abondants dans les végétaux, ne sont pas touchés par cette

38

évolution. Cependant, Na+ et K+ sont des éléments naturellement présents dans l’environnement, ils peuvent

être apportés par le lessivage des argiles, des granites, des feldspaths, ou encore par les aérosols marins. Le

Na+ a un comportement conservatif dans l’eau une fois qu’il a été libéré par les argiles, contrairement au

potassium, qui a tendance à se réincorporer rapidement dans les minéraux argileux (Rabiet, 2006).

3.3.2. Tableau dynamique croisé

Le modèle de décomposition à deux pôles donne plusieurs résultats. De ces résultats, différents cas ont été

observés. Suite à l’observation de ces différents cas, il a été procédé à la détermination des tableaux

dynamiques croisés sur les données des différents éléments chimiques sur toutes les périodes et par station

(annexe 12). L’objectif est de voir combien de fois on observe ces différents cas pour la décomposition à deux

pôles, et de compter le nombre de cas. Il s’agit des différents cas suivants :

3.3.2.1. Valeurs d’éléments pour Q2/Q en dehors de la limite des valeurs de pôles

L’analyse du pourcentage de tableau croisé dynamique pour les valeurs d’éléments pour Q2/Q en dehors de la

limite des valeurs de pôles, donne des pourcentages élevés pour les éléments HCO3, K et Mg (62, 93 et 87 %).

Quant aux stations, seules AG, BOK, C238 et SANI donnent un taux de 56 % chacune (Tableau 5).

Tableau 5 : Pourcentage significatif des éléments/stations issus du tableau croisé dynamique

Eléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total

Ca2+ 0% 100% 0% 0% 0% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 40%

CE 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

Cl- 0% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 0% 100% 0% 50% 47%

HCO3- 100% 100% 0% 0% 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 0% 62%

K+ 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 93%

Mg2+ 33% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 87%

Na+ 0% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7%

NO3- 33% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 13%

SO42- 67% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 33%

Total 31% 56% 40% 33% 56% 56% 44% 44% 44% 56% 44% 28% 41%

3.3.2.2. Valeur moyenne dans la rivière non comprises entre les valeurs de pôles et valeur minimale dans la

rivière > valeur du pôle souterrain

L’analyse des tableaux de la valeur moyenne dans la rivière hors pôle et de la valeur minimale dans la rivière >

à la valeur du pôle souterrain, révèle que c’est toujours les éléments HCO3-, K+ et Mg2+ (77, 93 et 100 %) qui

donnent un pourcentage élevé, pour les stations DAF, DON et SANI (67, 89 et 67 %). Quant aux stations, aucune

ne donnent un taux élevé car pour toutes les stations les pourcentages sont de l’ordre de 22 % pour la valeur

minimale dans la rivière > à la valeur du pôle souterrain (Tableau 1 et 2 de l’annexe5).

39

3.3.2.3. Valeur maximale dans la rivière < valeur de la pluie et Valeur maximale dans la rivière > valeur du

pôle souterrain

L’analyse des tableaux de la Valeur maximale dans la rivière < valeur de la pluie et Valeur maximale dans la

rivière > valeur du pôle souterrain, ne donne de pourcentage élevé pour aucun élément. Idem pour les stations

(Tableau 3 et 5 de l’annexe 5).

3.3.2.4. Valeur minimale dans la rivière < valeur de la pluie

L’analyse des tableaux pour la Valeur minimale dans la rivière < valeur de la pluie, donne pour tous les

éléments des pourcentages élevés. Les stations quant à elles donnent aussi des pourcentages élevés (Tableau

4, annexe 5).

3.3.3. Décomposition avec les chroniques de la CE

La conductivité traduit le contraste très net entre la minéralisation des eaux de pluie très faible, et celles des

eaux de la nappe, beaucoup plus élevée, en raison des lessivages des sels dans la zone non saturée et des

échanges avec la matrice (Gallaire, 1995). Elle constitue de ce fait bon indicateur de la minéralisation globale

d’une nappe. En effet, la CE apparaît être le meilleur traceur intégrateur géochimique des compartiments

contributeurs aux écoulements de surface, du fait des écarts entre les valeurs caractéristiques des différents

réservoirs étudiés (Kamagaté, 2006). Les données de la CE utilisées constituent les données de moyennes

glissantes de 2006 à Afon Pont et 2007 à Bétérou. Ces données sont utilisées à l’échelle de la saison pour

déterminer la part contributive moyenne des écoulements de la subsurface (Q2) et de la surface (Q1) à

l’écoulement en rivière. Ainsi, à l’échelle saisonnière pour les deux années suivies sur les deux stations, aucune

tendance à l’augmentation de la CE dans les eaux de la rivière n’est observée sauf pour l’année 2007 qui a été

une année pluviométrique particulière, ce qui fait se traduit par la valeur des débits observés à Bétérou allant

jusqu’à 500 m3/s.

Ainsi, pour la crue du 10/05/06 au 15/12/06 à Afon pont, les ratios d’écoulement de subsurface sont supérieurs

à ceux de l’écoulement de surface. La contribution de la subsurface (Q2) est la plus importante comme pour

tous les éléments à l’échelle de la crue et de la saison (figure 14). Hors la période de crue, le débit est toujours

inférieur à 10 m3/s et 15 m3/s en 2006 pour des CE généralement supérieures à 75 µg/l. Ce débit semble donc

composé essentiellement de flux de subsurface dont les apports simulés varient entre 0 à 70 m3/s.

A Bétérou aussi, pour la crue du 01/06/07 au 31/12/07, la contribution de la subsurface (Q2) constitue aussi la

plus importante. Hors la période de crue, le débit est toujours inférieur à 50 m3/s en 2007 pour des CE

généralement supérieures à 60 µg/l. Ce débit semble donc composé essentiellement de flux de subsurface

dont les apports simulés varient entre 0 et 700 m3/s. Ces valeurs ne sont donc quantitativement pas

représentatives du fait de l’échelle saisonnière et de l’incertitude du calcul au niveau des valeurs de pôles. Ces

résultats sont identiques à ceux obtenus pour tous les éléments à l’échelle de la crue et à l’échelle saisonnière

pour toutes les stations étudiées avec une forte contribution de l’écoulement de la subsurface sur celui de la

surface.

40

41

Figure 14 : Décomposition de la conductivité électrique du modèle à 2 pôles à l’échelle de la saison sur les stations d’Afon pont et Bétérou

42

3.3.4. Modèle de décomposition à trois pôles

3.3.4.1. Application sur le bassin de Bétérou

L’objectif de la décomposition à trois pôles est de voir, si en considérant un troisième pôle plus concentré

(altérites), on peut obtenir des résultats cohérents. Le modèle de décomposition géochimique à trois pôles

prend en compte trois compartiments. Il a été seulement testé sur le bassin où on a le plus de chances d'avoir

des apports profonds, ce qui correspond à la partie du bassin où le réseau entaille le plus profondément le

substrat (Bétérou). Ainsi, seule la crue du 31/08/06 au 10/09/06 à Bétérou a été utilisée pour la décomposition

à trois pôles.

Ici, les éléments sont pris deux à deux. Les couples d’éléments ont été choisis en fonction des liens/corrélations

qui les lient les uns aux autres, et en prenant aussi en compte les éléments qui ne présentent pas

d’incohérences pour le modèle de décomposition à deux pôles.

De façon générale, les décompositions montrent que s’il y a des contributions des altérites, elles sont de toute

façon faibles, et que la subsurface domine. Ainsi, pour la crue du 31/08/06 au 10/09/06 à Bétérou, les ratios

d’écoulement de subsurface sont supérieurs à ceux des altérites et à ceux de la surface sauf pour certains

couples d’éléments. En effet la contribution importante des écoulements de subsurface pour cette crue est

donnée par les éléments Ca-SO4, CE-Cl, HCO3-CL, HCO3-Na, HCO3-Ca et Na-Cl (Figure 14). Quant aux éléments

Ca-Cl, HCO3-Mg, Mg-Cl, et Mg-SO4, ils donnent une contribution importante des écoulements de la surface sur

ceux des altérites et de la subsurface. Seul, le couple d’éléments Na-NO3, donne une contribution majoritaire

des altérites sur ceux de la surface et de la subsurface.

Ces résultats s’identifient bien à ceux obtenus par le modèle de décomposition à deux pôles concernant la

contribution majeure des écoulements de la subsurface sur ceux de surface.

43

44

Figure 15 : Décomposition du modèle à trois pôles à l’échelle de la crue sur la station de Bétérou

45

3.3.4.2. Discussions et synthèse générale des résultats de la décomposition à deux et à trois pôles

Les résultats de la décomposition du modèle à 3 pôles donnent à l’échelle de la crue, une contribution majeure

des écoulements de subsurface sur ceux de la surface et ceux des altérites pour les couples d’éléments Ca-SO4,

CE-Cl, HCO3-CL, HCO3-Na, HCO3-Ca et Na-Cl. Les éléments Ca-Cl, HCO3-Mg, Mg-Cl, et Mg-SO4 donnent quant à

eux une contribution importante de la surface sur les altérites et la subsurface. Les résultats sont identiques

que ce soit à l’échelle de la crue ou à l’échelle de la saison sur toutes les stations utilisées. Ceci montre que

l’effet d’échelle n’intervient pas vraiment sur le bassin, sauf pour certaines stations qui présentent quelques

incohérences liées à la contribution de l’écoulement de la surface sur ceux de la subsurface d’une part, et à la

faible contribution des écoulements d’altérites concernant le modèle à trois pôles d’autre part. En effet,

Jenkins, et al., 1995 cités par Gnouma (2006), soulignent que l’interprétation des méthodes de traçage

géochimique et des données hydrologiques donne une image intégrée du fonctionnement du bassin et reste

difficile à analyser du fait des problèmes de mélange des eaux qui faussent en partie la résolution des

équations du mélange. De ce fait, les incohérences observées peuvent probablement être dues aux

incertitudes sur les valeurs observées des éléments ou au modèle de calcul utilisé. En effet, la déconvolution

des hydrogrammes, outre la quantification des contributions des compartiments à l’écoulement, permet de

comprendre et d'émettre des hypothèses sur le fonctionnement hydrologique du bassin (Kamagaté, 2006).

Cependant la confiance que l'on peut accorder aux calculs du modèle appelle à une évaluation des incertitudes

sur les résultats. Plusieurs sources d’erreurs peuvent affecter ces résultats :

- la variation spatio-temporelle de la composition chimique dans chacun des réservoirs est une importante

source d’imprécision dans le calcul de déconvolution. Chaque réservoir présente vraisemblablement une

hétérogénéité spatiale. La composition chimique peut aussi varier au cours de l'évènement pluvieux du fait de

l'influence des eaux de recharge ;

- la répartition spatio-temporelle des compositions chimiques des précipitations et de la recharge n’est pas

toujours bien connue ;

- les incertitudes analytiques sur les données chimiques peuvent également affecter les résultats ;

- les valeurs de pôles utilisées pour la décomposition peuvent aussi affecter les résultats du modèle de

décomposition.

46

Conclusion générale et recommandations

Cette étude menée dans un triple cadre du Master Recherche Eau et Environnement de l’UM2, du Projet

OUEME-2025 et du Programme International de Recherches AMMA, nous a permis d’approfondir nos

connaissances dans les sciences de l’eau en général, et en particulier sur l’utilisation des caractéristiques

physico-chimiques de l’eau pour la compréhension de l’origine des écoulements des rivières sur les sous-

bassins de l’OHHVO.

L’objectif général de cette étude était de parvenir à la connaissance des processus à la base des écoulements

dans un bassin versant. Notre point de départ était constitué par des approches déjà développées sur un bassin

versant (Donga) qui apportent une contribution significative à la compréhension des phénomènes. Nous avons

montré qu’à l’échelle de la crue ou de la saison et sur toutes les stations, que les résultats obtenus étaient

identiques sauf pour certaines stations.

Le modèle de décomposition à deux pôles donne une contribution majeure de l’écoulement de subsurface sur

ceux de la surface pour tous les éléments sauf les éléments NO3, SO4 et Cl- à l’échelle de la crue à Afon pont,

Tébou et Bétérou, puis à l’échelle de la saison à AG, BO, BOK, C238, DAF, DON, SANI et TEB. Ainsi, les eaux de

surface montrent une minéralisation plus faible, davantage proche de celle des eaux souterraines superficielles

plutôt que de la nappe profonde contrairement à ce à quoi on pourrait s’attendre. Le débit des cours d’eau est

donc composé d’un flux rapide (ruissellement) et d’un flux retardé de subsurface (nappe perchée saisonnière),

sans contribution significative de la nappe des altérites. La vidange de la nappe libre semble donc s’effectuer

essentiellement par des transferts verticaux, par évapotranspiration (strate arborée) et plus localement, vers

des fractures du socle en profondeur. Ces résultats confirment ceux obtenus sur le bassin de la Donga par

Kamagaté, 2006 et permettent de croire à une uniformité de fonctionnement de ces sous bassins avec celui de

la Donga.

L’utilisation de la méthode d’Analyse en Composantes Principales donne trois groupements d’éléments mis en

évidence sur les différents bassins en fonction de leur origine probable. Ce sont : (1) le groupe CE, HCO3-, Ca2+,

Mg2+, Na+ et à contrôle lithologique ; (2) le groupe SO42-, Cl- et NO3- et à contrôle biologique et météorique ;

(3) le groupe K+ dont le contrôle est météorique, lithologique et biologique. Ainsi, la minéralisation des eaux de

surface sur les différents bassins est majoritairement endogène (sous contrôle lithologique) et minoritairement

exogène c’est-à-dire liée à d’autres phénomènes extérieurs tels que les processus biologiques, les pollutions,

les apports atmosphériques par les précipitations.

Ainsi, même si l’effet de la minéralisation endogène est majoritaire sur tous les bassins, celui de la

minéralisation exogène varie selon les bassins. Ainsi, TEB et surtout BO sont fortement sous contrôle de la

minéralisation exogène liée à SO42- contrairement à DAF, DON, et AFP. En ce qui concerne la minéralisation

exogène potassique, C238, IGB et SAR sont beaucoup plus influencés contrairement à DON, DAF, AFP et SANI.

L’analyse de tous ces facteurs met en évidence la constance des phénomènes. L’acquisition de la minéralisation

des premiers écoulements relève toujours des mêmes processus de lessivages et/ou de rejets des nappes

hydrolysées, alors que le passage des hautes eaux s’accompagne toujours de phénomènes de dilution. Ces

résultats constituent une première étape dans l’étude hydrologique de ce bassin versant. Quelques

recommandations seront donc formulées en vue de l’amélioration de ce document :

47

- effectuer des mesures de conductivité électrique des eaux de rivière sur une longue période en vue

d’appréhender la composition chimique des eaux des rivières. Ceci permettra d’en savoir plus sur l’origine des

écoulements en rivière (surface ou souterrain) et de quantifier/valider la contribution du souterrain aux

écoulements en rivière ;

- que sur chaque bassin des prélèvements des compartiments souterrains aux différents niveaux se fassent afin

de vérifier l’uniformité spatiale et par conséquent la pertinence de la comparaison qui a été effectuée;

- dans le cadre du programme AMMA, un suivi à plus long terme permettra de préciser encore davantage

l’importance respective du ruissellement et des écoulements de subsurface dans la variabilité interannuelle des

débits en vue de la complémentarité entre la compréhension des processus et l’amélioration des modèles

hydrologiques ;

- cette étude pourrait aussi être étendue aux sous-bassins du Sud c’est-à-dire de Bonou jusqu’à Bétérou en vue

d’appréhender ces différents processus d’écoulement sur cette partie du bassin.

Cette étude, initiée dans le domaine de l’hydrogéochimie sur la haute vallée de l’Ouémé, est une contribution à

la compréhension du fonctionnement hydrogéochimique. A long terme, il pourra contribuer à l’élaboration ou

à l’amélioration des modèles hydrologiques d’où l’importance de son amélioration et sa poursuite. Un suivi à

long terme des caractéristiques hydrogéochimiques des différents compartiments, s’avère nécessaire en vue

de comprendre les variabilités saisonnières et d’une année à une autre. La forte minéralisation des eaux du

sous bassin de Bokpérou et le comportement particulier de la minéralisation potassique sur les sous bassins de

Tébou et Bori mérite d être observé de plus près.

48

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I

ANNEXE

II

Annexe 1 : Série temporelle des paramètres physico-chimiques analysés par chromatographie ionique de Juillet à Novembre 2006 à Bétérou

Mesures terrain

Nom des échantillons date T°C pH CE pH CO32-

HCO

3- Cl- NO3

- SO42- Ca2+ Mg2+ Na+ K+

(ms/cm)

BET06_1 Bétérou rivière 19/07/2006 08:13:00 19/07/2006 08:13 101

BET06_2 Bétérou rivière 26/07/2006 07:56:00 26/07/2006 07:56 98

BET06_3 Bétérou rivière 01/08/2006 07:40:00 01/08/2006 07:40 64

BET06_4 Bétérou rivière 07/08/2006 12:00:00 07/08/2006 12:00 8

BET06_5 Bétérou rivière 08/08/2006 08:30:00 08/08/2006 08:30 110

BET06_6 Bétérou rivière 09/08/2006 07:45:00 09/08/2006 07:45 66

BET06_7 Bétérou rivière 11/08/2006 07:24:00 11/08/2006 07:24 62

BET06_8 Bétérou rivière 12/08/2006 07:45:00 12/08/2006 07:45 69

BET06_9 Bétérou rivière 13/08/2006 07:53:00 13/08/2006 07:53 70

BET06_10 Bétérou rivière 14/08/2006 07:30:00 14/08/2006 07:30 72

BET06_11 Bétérou rivière 16/08/2006 07:15:00 16/08/2006 07:15 61 7.02 37.5 0.52 0.41 0.44 5.19 2.15 4.03 2.876

BET06_13 Bétérou rivière 31/08/2006 08:05:00 31/08/2006 08:05 45 6.55

29.96 0.55 0.33 0.48 3.67 1.46 3.02 2.562

BET06_14 Bétérou rivière 01/09/2006 08:15:00 01/09/2006 08:15 49 6.55 36.1 0.78 0.62 4.93 2.02 4.16 2.841

BET06_15 Bétérou rivière 02/09/2006 07:32:00 02/09/2006 07:32 45 7.07 30 0.50 0.41 3.82 1.51 3.08 2.518

BET06_16 Bétérou rivière 03/09/2006 07:29:00 03/09/2006 07:29 39 6.45 23.9 0.48 0.33 3.29 1.32 2.22 2.508

BET06_17 Bétérou rivière 04/09/2006 07:55:00 04/09/2006 07:55 42 6.54 28.9 0.57 0.36 3.77 1.51 2.80 2.374

BET06_18 Bétérou rivière 05/09/2006 05/09/2006 08:22 50 6.56 31.5 0.59 0.37 4.45 1.78 3.24 2.476

III

08:22:00

BET06_19 Bétérou rivière 06/09/2006 08:13:00 06/09/2006 08:13 52 6.57 35 0.53 0.34 4.75 1.92 3.45 2.579

BET06_20 Bétérou rivière 07/09/2006 08:22:00 07/09/2006 08:22 48 6.53 30.2 0.79 0.35 4.30 1.69 3.55 2.473

BET06_21 Bétérou rivière 08/09/2006 07:36:00 08/09/2006 07:36 55 6.54 35.3 0.67 0.43 5.11 2.06 3.88 2.395

BET06_22 Bétérou rivière 09/09/2006 07:54:00 09/09/2006 07:54 47 6.84 32 0.61 0.30 4.15 1.62 3.13 2.282

BET06_23 Bétérou rivière 10/09/2006 08:40:00 10/09/2006 08:40 52 6.56 33.7 0.66 0.42 4.83 1.87 3.51 2.344

BET06_24 Bétérou rivière 05/10/2006 08:09:00 05/10/2006 08:09 62 6.78 40.1 0.91 0.43 5.90 2.25 4.40 1.97

BET06_25 Bétérou rivière 12/10/2006 08:16:00 12/10/2006 08:16 6.66 40.2 0.81 0.33 7.00 1.81 3.74 2.20

BET06_26 Bétérou rivière 19/10/2006 07:25:00 19/10/2006 07:25 6.77 40 0.67 0.25 5.97 2.22 4.43 1.80

BET06_27 Bétérou rivière 28/10/2006 08:40:00 28/10/2006 08:40 6.65 41.3 1.02 1.88 0.31 6.34 2.37 4.90 2.22

BET06_28 Bétérou rivière 02/11/2006 08:23:00 02/11/2006 08:23 7.06 43.6 1.07 1.11 0.33 6.67 2.49 5.10 2.14

BET06_29 Bétérou rivière 09/11/2006 07:57:00 09/11/2006 07:57

Annexe 2 : Série temporelle des paramètres physico-chimiques analysés par chromatographie ionique de Juin à Décembre 2006 à Afon pont

Nom des échantillons T°C CE pH CO32- HCO3

- Cl- NO3- SO4

2- Ca2+ Mg2+ Na+ K+

(ms/cm)

AFP06_1 Affon pont rivière 08/06/2006 290

AFP06_2 Affon pont rivière 18/06/2006 280

0.40 0.39 3.01 1.24 2.45 1.94

AFP06_3 Affon pont rivière 22/06/2006 108

AFP06_4 Affon pont rivière 29/06/2006 172

AFP06_5 Affon pont rivière 04/07/2006 188

0.86 1.59 14.47 5.54 13.98 7.90

AFP06_6 Affon pont rivière 05/07/2006 202

AFP06_7 Affon pont rivière 14/07/2006 181

0.60 0.81 14.57 5.54 15.39 7.25

IV

AFP06_8 Affon pont rivière 22/07/2006 06:55:00 46

0.45 2.81 0.65 2.93 1.15 1.13 5.20

AFP06_9 Affon pont rivière 22/07/2006 08:15:00 36

0.22 2.33 0.50 2.18 0.85 0.72 4.15

AFP06_10 Affon pont rivière 22/07/2006 10:55:00 32

0.26 1.34 0.39 2.07 0.83 0.59 3.72

AFP06_11 Affon pont rivière 22/07/2006 14:55:00 31

0.27 0.36 2.01 0.83 0.71 3.17

AFP06_12 Affon pont rivière 22/07/2006 18:55:00 38

0.39 1.12 0.56 2.65 1.09 1.16 3.73

AFP06_13 Affon pont rivière 22/07/2006 22:55:00 45

0.58 1.21 0.71 2.93 1.22 1.73 3.84

AFP06_14 Affon pont rivière 23/07/2006 06:45:00 47

0.33 0.73 0.69 3.16 1.30 2.36 3.34

AFP06_15 Affon pont rivière 23/07/2006 11:55:00 45 8 0.41 2.00 0.85 3.32 1.37 2.30 3.62

AFP06_16 Affon pont rivière 23/07/2006 18:45:00 43

0.40 0.64 2.97 1.19 1.67 3.63

AFP06_17 Affon pont rivière 24/07/2006 02:57:00 36

0.50 0.24 0.62 2.39 0.97 1.42 3.21

AFP06_18 Affon pont rivière 24/07/2006 10:55:00 31

0.56 0.39 0.56 1.96 0.79 1.29 2.83

AFP06_19 Affon pont rivière 24/07/2006 18:55:00 30

0.34 0.35 2.05 0.80 1.23 2.60

AFP06_20 Affon pont rivière 25/07/2006 02:58:00 36

0.38 0.49 0.55 2.67 1.06 1.52 2.81

AFP06_21 Affon pont rivière 25/07/2006 10:55:00 40

0.37 0.26 0.61 2.98 1.19 1.68 2.96

AFP06_22 Affon pont rivière 11/08/2006 5.2 0.43 0.45 0.39 4.05 1.65 2.48 2.61

AFP06_23 Affon pont rivière 11/08/2006 48

0.43 0.49 2.47 1.03 1.54 2.51

AFP06_24 Affon pont rivière 11/08/2006 4.8 0.34 0.41 2.94 1.24 1.86 2.63

AFP06_25 Affon pont rivière 12/08/2006 6.2 0.46 0.43 4.17 1.79 2.84 2.83

AFP06_26 Affon pont rivière 12/08/2006 5 0.41

0.38 2.34 0.96 1.49 2.49

AFP06_27 Affon pont rivière 12/08/2006 34

0.42 0.46 3.05 1.20 1.56 3.01

AFP06_28 Affon pont rivière 13/08/2006 4.6 0.43 0.39 3.02 1.22 1.94 2.85

AFP06_29 Affon pont rivière 13/08/2006 4.4 0.34 0.34 2.51 0.98 1.44 2.50

AFP06_30 Affon pont rivière 13/08/2006 5.5 0.38 0.40 2.80 1.10 1.56 2.56

AFP06_31 Affon pont rivière 13/08/2006 4.6 0.38 0.43 3.15 1.28 1.82 2.67

AFP06_32 Affon pont rivière 13/08/2006 6.9 0.39 0.39 3.33 1.37 2.04 2.73

AFP06_33 Affon pont rivière 13/08/2006 6.6 0.41 0.44 3.42 1.39 2.20 2.67

AFP06_34

0.50 0.43 3.52 1.44 2.40 2.65

AFP06_35 Affon pont rivière 13/08/2006 6 0.44 0.48 3.56 1.44 2.41 2.62

AFP06_36 Affon pont rivière 14/08/2006 46

0.52 0.43 3.84 1.57 2.77 2.56

V

AFP06_37 Affon pont rivière 15/08/2006 6.1 0.52 0.36 3.73 1.55 3.09 2.17

AFP06_38 Affon pont rivière 29/09/2006 44.7

0.36 0.26 3.49 1.47 2.61 1.38

AFP06_39 Affon pont rivière 14/10/2006 38.1

0.62 0.57 2.26 3.31 1.18 2.98 1.60

AFP06_40 Affon pont rivière 19/10/2006 56

0.58

0.35 4.68 2.06 4.00 1.09

AFP06_41 Affon pont rivière 28/10/2006 61.6

0.41

0.14 5.05 2.20 4.12 1.13

AFP06_42 Affon pont rivière 15/12/2006 106

0.55

0.18 10.07 4.25 5.92 2.33

Annexe 3 : Série temporelle des paramètres physico-chimiques analysés par chromatographie ionique de Juillet à Novembre 2006 à Tébou

Mesures terrain

Nom des échantillons T°C CE CE pH CO3

2- HCO3- Cl- NO3

- SO42- Ca2+ Mg2+ Na+ K+

(ms/cm)

TEB06_1 Tébou rivière 07/06/2006 53

TEB06_2 Tébou rivière 09/07/2006 191 2.01 0.01 0.53 18.26 7.40 2.12 9.18

TEB06_3 Tébou rivière 18/07/2006 71 6.69 36.7 0.78 0.04 0.28 5.62 2.63 1.31 5.33

TEB06_4 Tébou rivière 18/07/2006 50 6.4 27.1 0.45 0.25 3.60 1.76 1.03 4.17

TEB06_5 Tébou rivière 19/07/2006 52 6.42 30.6 0.47 0.27 4.13 1.96 0.91 4.11

TEB06_6 Tébou rivière 19/07/2006 56

TEB06_21 Tébou rivière 17/08/2006 40 6.34 25.5 1.51 0.17 3.10 1.36 2.70 2.82

TEB06_22 Tébou rivière 17/08/2006 42 6.39 22.9 1.54 0.16 3.10 1.36 2.72 2.82

TEB06_23 Tébou rivière 17/08/2006 38 6.22 21.4 0.52 0.24 0.21 3.01 1.24 2.63 1.60

TEB06_24 Tébou rivière 18/08/2006 38

TEB06_25 Tébou rivière 18/08/2006 37 6.26 19.5 0.59 0.31 0.25 2.87 1.14 2.18 1.86

TEB06_26 Tébou rivière 18/08/2006 35 6.3 21.1 0.66 0.37 0.27 2.98 1.19 2.26 1.93

TEB06_27 Tébou rivière 18/08/2006 36 6.25 18.8 1.94 0.30 2.55 1.12 1.81 3.77

TEB06_28 Tébou rivière 18/08/2006 35 6.16 18.1 1.94 0.27 2.53 1.12 1.82 3.75

TEB06_29 Tébou rivière 18/08/2006 30 6.21 12.6 0.24 0.18 2.06 0.67 1.07 1.17

TEB06_30 Tébou rivière 18/08/2006 34 6.23 19 1.03 0.27 2.50 1.05 1.90 2.70

TEB06_31 Tébou rivière 18/08/2006 6.27 23.6 0.42 0.28 3.26 1.45 2.87 1.61

TEB06_32 Tébou rivière 19/08/2006 6.36 24 0.42 0.30 3.29 1.48 2.90 1.62

VI

TEB06_33 Tébou rivière 19/08/2006 39 6.38 23.7 0.41 0.31 3.27 1.46 2.90 1.61

TEB06_34 Tébou rivière 19/08/2006 39 6.33 24.3 0.86 0.30 3.35 1.50 3.00 2.02

TEB06_35 Tébou rivière 19/08/2006 40 6.35 24.7 0.81 0.30 3.33 1.50 2.97 2.00

TEB06_36 Tébou rivière 19/08/2006 42 6.34 24 0.77 0.30 3.29 1.46 2.96 1.98

TEB06_37 Tébou rivière 19/08/2006 41 6.54 26.1 0.79 0.23 3.35 1.49 3.01 1.90

TEB06_38 Tébou rivière 19/08/2006 36

TEB06_39 Tébou rivière 20/08/2006 42 6.36 24.8 0.47 0.22 3.42 1.53 3.06 1.46

TEB06_40 Tébou rivière 14/10/2006 47.1 0.68 0.28 1.13 3.99 1.51 3.10 1.18

TEB06_41 Tébou rivière 20/10/2006 48.8 0.63 0.13 3.76 1.74 3.52 0.93

TEB06_42 Tébou rivière 11/12/2006 107.5 0.51 0.19 10.48 5.07 5.18 1.78

Annexe 3 : Série spatio-temporelle des paramètres physico-chimiques, des balances ioniques par échantillon et la répartition par stations (saison 2005)

date_heure Nom des échantillons CE pH CO3

2- HCO3- Cl- NO3- SO42- Ca2+ Mg2+ Na+ K+

(ms/cm) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l)

08/07/05 15:55 DAF1 75 7.45 0.00 42.20 0.64 0.48 0.66 6.16 2.67 4.28 3.26

14/07/05 16:53 DAF2 47 6.60 0.00 19.3 0.28 0.42 0.21 2.3 1.04 0.89 2.44

21/07/05 12:00 DAF3 43.6 7.11 0.00 30.9 0.62 0.46 0.26 3.61 1.62 2.29 2.21

28/07/05 10:29 DAF4 56.8 7.26 0.00 35.1 0.62 0.37 0.27 4.91 2.29 3.38 1.62

04/08/05 13:42 DAF5 62.3 7.22 0.00 35.3 0.73 0.11 0.35 5.57 2.57 3.64 1.66

12/08/05 11:55 DAF6 74.6 7.48 0.00 43.7 0.45 0.26 0.33 6.54 2.94 4.86 1.63

18/08/05 11:11 DAF7 85.2 7.52 0.00 49 0.43 0.22 0.35 7.41 3.33 5.49 1.69

25/08/05 09:46 DAF8 69.7 7.44 0.00 41 0.42 0 0.32 5.99 2.83 4.47 1.68

01/09/05 13:45 DAF9 78.5 7.61 0.00 46.4 0.49 0 0.38 6.67 3.24 5.4 1.47

10/09/05 14:02 DAF10 69.8 7.39 0.00 39.7 0.57 0.2 0.3 5.94 2.82 4.51 1.28

18/09/05 10:36 DAF11 84.9 7.64 0.00 51.7 0.58 0 0.48 7.26 3.42 5.11 1.27

24/09/05 13:23 DAF12 86.2 7.49 0.00 50 0.5 0 0.38 7.46 3.56 5.98 1.64

08/10/05 17:53 DAF13 72.4 7.52 0.00 41 0.81 0.16 0.35 5.98 2.86 4.98 1.6

22/10/05 11:59 DAF14 86.2 7.43 0.00 51 0.39 0 0.28 7.85 3.56 5.96 1.42

13/11/05 12:51 DAF15 133.5 7.65 0.00 78.5 0.35 0.52 0.63 11.98 5.45 8.29 2.02

19/11/05 09:39 DAF16 145.4 7.66 0.00 84.8 0.34 0.73 0.51 13.18 5.81 8.92 2.26

21/11/05 11:50 DAF17 148.6 7.60 0.00 88.2 0.29 0.56 0.45 14.52 5.91 9.21 2.32

VII

04/12/05 08:25 DAF18 166 7.72 0.00 98.9 0.51 0.83 0.31 14.7 6.4 10.62 3.13

12/07/05 18:50 AG1 32.8 7.97 0.00 23.6 0.09 0.08 0.05 4.44 0.9 1.16 1.04

03/08/05 17:19 AG2 64.1 7.69 0.00 37.1 0.32 0 0.08 5.75 2.07 4.13 2.44

21/08/05 14:45 AG3 70.4 7.53 0.00 41.1 0.22 0 0.04 6.15 2.17 5.13 2.06

28/08/05 12:20 AG4 72.5 7.69 0.00 43.9 0.18 0 0.03 6.04 2.17 5.45 2.13

23/09/05 15:50 AG5 47 7.29 0.00 29.8 0.21 0 0 4.2 1.5 3.02 2.02

12/07/05 11:16 SAR1 50 7.19 0.00 28.9 0.52 0.12 0.43 4.48 1.96 2.65 2.34

03/08/05 12:19 SAR2 52.6 7.55 0.00 30.1 0.52 0.02 0.22 4.75 2.13 3.17 1.35

22/08/05 15:05 SAR3 47.6 7.25 0.00 29.2 0.45 0.31 0.3 4.17 1.93 2.75 1.73

12/09/05 17:35 SAR4 56.3 7.30 0.00 33.4 0.45 0 0.22 5 2.29 3.63 1

17/11/05 17:56 SAR5 87.1 7.60 0.00 50.3 0.46 0.19 0.7 7.6 3.67 5.53 1.42

08/07/05 14:10 BORI BO1 38 6.73 18.60 0.96 0 0.83 2.99 1.2 1.57 3.26

14/07/05 14:45 BO2 50 6.96 24.5 0.34 0.2 0.65 4.33 1.69 1.35 3.37

20/07/05 12:25 BO3 39.2 7.36 20.4 0.47 0.07 0.34 3.36 1.37 1.15 3.06

22/07/05 10:30 BO4 19.68 7.39 19.8 0.3 0 0.22 3.15 1.3 1.13 2.65

28/07/05 12:30 BO5 35.6 7.57 34.4 0.67 0.01 0.34 5.8 2.35 2.52 3.12

06/08/05 15:59 BO6 56.9 7.13 30.7 0.45 0 0.26 5 2.05 2.22 2.94

12/08/05 10:14 BO7 43.4 7.02 23 0.47 0.07 0.24 3.67 1.41 1.68 2.73

18/08/05 14:05 BO8 56.8 7.22 31.1 0.43 0.22 0.24 4.92 2.04 2.57 2.45

20/08/05 11:24 BO9 60.4 7.27 33.1 0.59 0.07 0.24 5.27 2.19 2.83 2.43

25/08/05 12:52 BO10 52.1 7.17 58 0.46 0 0.2 4.4 1.8 2.69 2.2

30/08/05 13:03 BO 11 54 7.22 30.6 0.38 0 0.08 4.56 1.86 3.12 2.11

01/09/05 12:00 BO12 57.8 7.08 30.8 0.56 0 0.2 4.89 2.05 2.88 2.35

10/09/05 12:26 BO13 53.1 6.98 28 0.64 0 0.1 4.38 1.73 2.87 2.34

18/09/05 13:56 BO14 61.4 7.12 33.3 0.77 0 0.08 5.41 2.03 3.49 2.11

24/09/05 15:54 BO15 50.3 7.15 26.9 0.5 0 0.02 4.22 1.62 2.95 1.98

29/09/05 18:09 BO16 54.2 7.17 29.4 0.65 0 0.03 4.56 1.78 3.34 1.83

08/10/05 16:58 BO17 53.8 7.16 29.8 0.43 0 0.06 4.59 1.81 3.13 1.85

22/10/05 15:04 BO18 60.3 7.19 33.3 0.69 0.1 0.06 5.14 2 3.9 1.66

13/11/05 11:24 BO19 79.2 7.27 44.1 0.79 0.32 0.07 7.09 2.76 4.7 1.91

19/11/05 12:26 BO20 85.2 7.28 48.1 0.97 0.29 0.11 7.62 2.99 5.01 2.09

04/12/05 12:30 BO21 108.1 7.23 61.9 1.03 0 0 9.69 3.7 5.64 2.38

08/07/05 13:20 SANI1 78 7.78 41.8 0.43 0.5 0.35 6.77 2.97 2.39 3.93

VIII

14/07/05 12:45 SANI2 45 7.02 23.9 0.37 0.52 0.3 3.42 1.37 2.75 2.55

20/07/05 11:20 SANI3 31 6.95 17.8 0.2 0 0.11 2.8 1.11 0.9 2.51

21/07/05 08:35 SANI4 32 7.13 32 0.2 0.26 0.3 5.66 2.3 1.73 2.78

28/07/05 11:24 SANI5 35.9 7.22 38.3 0.35 0.09 0.29 5.61 2.49 3.74 1.67

04/08/05 12:54 SANI6 63.4 7.27 43.8 0.27 0.3 0.3 5.94 2.35 2.63 1.87

12/08/05 08:34 SANI7 75 7.49 42.9 0.19 0.18 0.18 7.06 2.84 3.26 1.6

18/08/05 12:17 SANI8 74.2 7.21 51 0.25 0.09 0.18 7.05 2.88 3.22 1.53

20/08/05 14:32 SANI9 66.1 7.40 52.7 0.21 0.15 0.18 7.93 3.25 3.67 1.65

25/08/05 11:00 SANI10 72.2 7.41 41.9 0.26 0 0.17 6.91 2.81 3.22 1.69

30/08/05 10:51 SANI11 59.1 7.27 35.1 0.2 0 0.23 5.71 2.3 2.54 1.95

01/09/05 09:58 SANI12 73 7.54 43.1 0.17 0 0.23 6.95 2.85 3.46 1.51

10/09/05 10:32 SANI13 69.1 7.41 39.4 0.2 0 0.16 6.35 2.61 3.33 1.4

18/09/05 11:16 SANI14 74.3 7.57 42.3 0.25 0.18 0.15 6.94 2.85 3.55 1.38

24/09/05 14:19 SANI15 40.2 7.17 28.7 0.19 0 0 3.6 1.49 1.76 1.61

29/09/05 15:45 SANI16 70.4 7.37 39.6 0.26 0 0.16 6.54 2.74 3.12 1.41

08/10/05 14:05 SANI17 69.8 7.40 40.7 0.28 0.07 0.19 6.65 2.83 3.37 1.45

22/10/05 13:03 SANI18 85.4 7.59 50.5 0.19 0.11 0.13 8.31 3.47 4.19 1.41

13/11/05 09:23 SANI19 124.9 7.64 74.6 0.16 0.3 0.2 11.95 5.48 6.02 1.8

19/11/05 10:39 SANI20 142.5 7.64 83.7 0.22 0.55 0.28 13.15 6.28 6.9 2.01

20/11/05 17:15 SANI21 142.2 7.73 87 0.16 0.56 0.3 13.62 6.58 7.3 2.07

04/12/05 10:32 SANI22 180.4 7.70 108.5 0.18 0.44 0.42 16.43 8.64 8.96 2.52

16/06/05 00:00 DON 1 84 7.12 44.10 1.35 1.11 0.77 7.45 3.32 2.47 4.65

23/06/05 00:00 DON 2 42.8 7.25 39.7 1.44 0.84 0.61 6.87 3.04 2.63 3.69

30/06/05 00:00 DON 3 46 7.46 22.8 0.94 1.79 0.48 4.39 1.8 1.7 2.82

07/07/05 00:00 DON 4 39.3 7.50 40 1.42 0 0.68 6.29 2.72 2.94 3.2

14/07/05 12:12 DON 5 20 6.69 15.7 0.3 1.02 0.21 1.94 0.81 0.55 2.03

20/07/05 09:40 DON 6 57 7.03 41 1.07 0.47 0.38 4.88 2.25 3.34 2.23

21/07/05 00:00 DON 7 25.5 6.82 32.6 0.78 0.3 0.24 4 1.78 2.74 2.09

28/07/05 09:47 DON 8 38.3 6.91 42.9 0.89 0 0.22 5.89 2.79 3.86 1.61

04/08/05 12:09 DON 9 64.3 6.42 39.7 0.94 0 0.31 5.35 2.52 3.71 1.56

06/08/05 15:37 DON 10 70 7.91 0 41.2 1.12 0.35 0.32 5.79 2.77 4.24 1.42

11/08/05 14:09 DON 11 71.1 7.49 47.2 0.98 0.23 0.27 5.94 2.81 4.27 2.62

18/08/05 10:10 DON 12 80.4 7.30 43.1 0.97 0.11 0.3 6.62 3.18 4.88 1.57

20/08/05 16:48 DON 13 71.7 7.69 53.6 0.92 0.06 0.34 7.52 3.53 5.29 2.49

25/08/05 08:39 DON 14 68.5 7.53 41.6 1.07 0 0.36 5.51 2.65 4.35 1.58

31/08/05 11:00 DON 15 66.2 7.56 40.6 0.94 0 0.44 5.38 2.62 4.5 1.39

IX

01/09/05 08:59 DON 16 67.3 7.53 43.1 0.82 0 0.27 5.48 2.7 4.72 1.21

10/09/05 09:17 DON 17 65 7.54 37.8 0.87 0.1 0.27 5.22 2.54 4.31 1.25

18/09/05 08:47 DON 18 81 7.72 47.9 1.06 0.04 0.32 6.78 3.37 5.06 1.35

21/09/05 16:10 DON 19 61.5 7.52 43.8 1.11 0.1 0.46 6.1 2.84 5.23 2.37

24/09/05 17:31 DON 20 80.4 7.67 49 0.96 0 0.28 6.5 3.06 5.3 1.75

08/10/05 13:20 DON 21 64.3 7.49 40.1 0.86 0 0.35 5.23 2.54 4.46 1.55

22/10/05 11:06 DON 22 84.5 7.65 56.1 0.86 0.1 0.29 7.19 3.47 5.52 1.25

12/11/05 16:59 DON 23 129.8 7.93 84 0.84 0.26 0.57 12.04 5.79 7.01 2

18/11/05 11:17 DON 24 139.4 7.71 92.1 0.76 0.18 0.6 12.86 6.14 7.42 2.08

22/11/05 09:15 DON 25 136.7 7.81 96.8 0.78 0.15 0.64 13.4 6.33 7.85 2.19

08/07/05 13:00 AFP 1 63 4.11 0.68 0.57 0.43 4.9 2.02 3.49 2.66

14/07/05 13:11 AFP 2 36 6.43 0.0 20.1 0.25 0.02 0.17 3.2 1.29 0.88 2.65

20/07/05 11:00 AFP 3 42 6.82 0.0 24 1.31 0.34 2.92 1.26 2.22 3.25

21/07/05 00:00 AFP 4 28 6.81 0.0 30 0.39 0.09 0.28 4.08 1.78 2.53 2.41

28/07/05 10:20 AFP 5 30 7.03 0.0 34.7 0.37 0.15 4.36 1.89 3.43 1.5

04/08/05 12:36 AFP 6 45 7.04 0.0 30.8 0.37 0.2 3.73 1.57 2.77 1.35

12/08/05 08:16 AFP 7 70 7.21 0.0 45.3 0.34 0.21 5.71 2.45 4.47 1.52

18/08/05 12:02 AFP8 66 7.33 0.0 41.1 0.44 0.18 5.47 2.35 4.27 1.56

20/08/05 15:10 AFP 8b 57 7.43 0.0 43.9 0.36 0.03 0.2 5.99 2.58 4.52 1.54

25/08/05 10:38 AFP 9 28 7.49 0.0 37 0.39 0.24 4.66 1.98 3.92 1.64

30/08/05 10:10 AFP 10 48 7.07 0.0 32.6 0.44 0.4 3.85 1.64 3.05 1.91

30/08/05 16:50 AFP 11 60 7.19 0.0 35.8 0.53 0.51 4.99 2.33 3.66 1.8

01/09/05 09:38 AFP 13 64 7.31 0.0 37.9 0.33 0.36 5.06 2.24 4.27 1.44

10/09/05 10:07 AFP 14 50 7.05 0.0 29.5 0.38 0.2 3.86 1.69 3.28 1.32

18/09/05 10:21 AFP 15 60 7.40 0.0 35.6 0.41 0.10 0.22 4.92 2.1 3.89 1.28

24/09/05 12:40 AFP 16 62 7.28 0.0 36.60 0.4 0.17 5.05 2.3 4.04 1.51

29/09/05 15:25 AFP 17 55 7.23 0.0 35.70 0.42 0.2 4.25 1.91 3.84 1.31

08/10/05 13:49 AFP 18 47 7.25 0.0 30.10 0.69 0.11 0.18 3.61 1.67 3.62 1.35

22/10/05 12:48 AFP 19 69 7.42 0.0 42.30 0.42 0.18 0.13 5.48 2.48 4.51 1.16

13/11/05 09:10 AFP 20 90 7.36 0.0 56.00 0.39 0.23 0.18 7.85 3.44 5.19 1.48

19/11/05 10:20 AFP 21 98 7.39 0.0 57.70 0.5 0.58 0.21 8.69 3.82 5.5 1.68

21/11/05 10:35 AFP 22 103 7.16 0.0 57.70 0.39 0.33 0.20 9.04 3.98 5.59 1.70

04/12/05 09:49 AFP 23 121 7.45 0.0 72.70 0.50 0.65 0.28 10.75 4.67 6.50 2.24

Ara 1 60.4 7.06 32.7 0.90 0.00 0.42 3.10 1.64 1.8 5.86

23/06/05 00:00 Ara2 37.6 6.83 22.5 0.49 0.51 0.28 2.00 1.71 1.24 3.51

X

30/06/05 00:00 Ara3 39.9 6.95 24.5 0.75 0.00 0.00 3.25 0.83 1.13 3.21

07/07/05 00:00 Ara4 21.8 7.05 21.2 0.77 0.03 0.00 3.34 0.89 1.06 2.94

14/07/05 08:32 Ara5 16.4 6.77 19.5 0.32 0.09 0.01 1.70 1.41 1.00 2.45

21/07/05 00:00 Ara7 18.9 6.96 21.1 0.26 0.00 0.00 2.40 1.01 1.21 3.17

28/07/05 16:43 Ara8 30.1 7.09 20.8 0.18 0.00 0.00 2.26 0.81 0.97 2.40

11/08/05 10:41 Ara9 37.3 7.19 24.9 0.32 0.00 0.00 3.26 0.56 1.05 2.77

19/08/05 16:02 Ara10 37.4 7.55 25.9 0.26 0.00 0.00 3.45 0.68 1.06 2.87

22/08/05 18:45 Ara 11 33.6 7.32 23.4 0.23 0.00 0.00 3.11 0.54 0.97 2.48

24/08/05 08:56 Ara14 35.2 7.13 24.2 0.35 0.00 0.00 3.03 0.55 1.03 2.77

25/08/05 17:22 Ara15 35.6 6.75 17.5 0.40 0.00 0.00 2.84 0.70 0.85 2.21

02/09/05 11:27 Ara16 32.7 6.81 20.1 0.24 0.00 0.00 3.00 0.58 0.96 2.41

09/09/05 16:09 Ara17 32.6 7.12 19.6 0.18 0.00 0.00 2.99 0.49 0.94 2.37

14/09/05 18:20 Ara18 35.2 6.89 19.7 0.30 0.00 0.00 3.19 0.50 0.99 2.56

17/09/05 16:11 Ara19 36.5 6.98 20.8 0.31 0.00 0.00 3.41 0.55 1.05 2.80

22/09/05 09:02 Ara20 38.4 7.34 26.6 0.26 0.00 0.00 3.39 0.53 1.12 2.97

29/09/05 10:23 Ara21 40 7.32 26.2 0.23 0.00 0.00 3.54 0.46 1.14 3.01

08/10/05 09:58 Ara22 38.3 7.32 27.1 0.26 0.00 0.00 3.57 0.52 1.14 2.92

23/10/05 07:14 Ara23 40.9 7.32 24.4 0.29 0.00 0.00 3.69 0.50 1.20 3.13

12/11/05 09:11 Ara24 36 7.13 20.4 0.51 0.00 0.00 3.44 0.47 1.01 2.52

18/11/05 12:12 Ara25 39.3 6.96 22.4 0.52 0.00 0.00 3.52 0.53 1.12 2.98

Kolo 0 75.3 7.24 43.8 1.10 0.64 0.85 3.23 2.98 3.10 7.52

16/06/05 00:00 Kolo1 88.7 7.61 54.7 0.89 0.32 0.53 3.34 2.82 3.52 8.47

23/06/05 00:00 Kolo2 46.2 7.26 29.4 0.59 0.99 0.46 1.97 2.13 1.77 4.14

30/06/05 00:00 Kolo3 75.8 7.18 44.8 1.07 0.41 0.55 3.17 2.47 2.79 7.23

07/07/05 00:00 Kolo4 34.2 7.54 34.4 0.67 0.01 0.26 3.95 1.29 2.36 5.16

14/07/05 09:05 Kolo5 31.4 6.83 19.1 0.55 0.69 0.19 1.44 1.61 1.22 2.66

19/07/05 09:30 Kolo6 44.8 7.31 24.4 0.67 0.34 0.18 3.09 1.12 1.65 3.55

21/07/05 00:00 Kolo7 72.7 7.04 32.2 3.45 1.38 1.68 4.49 1.99 2.46 5.62

28/07/05 16:15 Kolo8 34.2 6.78 19.2 0.54 0.16 0.22 1.9 1.28 1.3 2.99

04/08/05 09:33 Kolo9 58.8 7.23 31.3 0.9 0.02 0.33 4.04 0.79 2.15 4.71

11/08/05 11:10 Kolo10 58 6.97 31.6 0.8 0.08 0.3 4.17 0.8 2.18 4.65

18/08/05 17:38 Kolo11 62 7.24 36.6 0.84 0 0.32 4.47 0.87 2.32 5

25/08/05 16:49 Kolo12 40.1 7.17 23 0.51 0 0.18 3.1 0.99 1.41 3

27/08/05 08:20 Kolo13 47.3 7.10 26.1 0.57 0.26 0.19 3.6 0.78 1.75 3.71

01/09/05 17:15 KOlo14 53.3 7.33 30.1 0.66 0 0.19 4.04 0.58 2.03 4.23

09/09/05 16:53 Kolo15 47.8 7.34 27.7 0.66 0.07 0.21 3.85 0.61 1.78 3.69

XI

16/09/05 09:56 Kolo16 54.8 7.46 29.7 0.74 0 0.26 4.06 0.69 2 4.28

17/09/05 17:40 Kolo17 45.5 7.57 30.5 0.8 0 0.28 4.35 0.69 2.04 4.38

22/09/05 10:53 Kolo18 59.4 7.41 34.8 1.04 0 0.38 4.33 0.91 2.2 4.69

29/09/05 11:57 Kolo19 67.7 7.15 34.5 1.11 0.02 0.38 4.88 0.76 2.49 5.22

08/10/05 10:49 Kolo20 60.2 7.46 33.6 1.23 0.73 0.37 4.66 1.38 2.27 4.74

23/10/05 09:09 Kolo21 63.3 7.60 36.6 0.59 0 0.21 4.67 0.72 2.36 5.05

12/11/05 13:25 Kolo22 78.8 7.63 42.5 0.9 0 0.55 5.29 1.22 2.85 6.69

16/11/05 09:55 Kolo23 95.2 7.82 47.3 0.79 0 0.52 5.47 1.25 3.24 7.16

18/11/05 07:51 Kolo24 90.3 7.40 52.8 1.18 0 0.61 5.81 1.71 3.39 7.72

08/07/05 11:00 TEB 1 41 6.84 0.0 25.0 0.6 0.3 0.4 3.1 1.4 2.3 2.4

13/07/05 17:10 TEB 2 45.6 6.76 0.0 28.1 0.5 0.6 0.5 3.9 1.8 2.5 2.2

14/07/05 10:05 TEB 3 20.7 5.94 0.0 11.1 0.3 0.3 0.2 1.8 0.7 0.8 1.9

21/07/05 00:00 TEB 4 36.4 6.16 0.0 16.9 0.4 0.0 0.2 2.9 1.3 2.5 1.5

28/07/05 15:21 TEB 5 38.4 5.90 0.0 16.7 0.4 0.0 0.2 3.2 1.4 2.4 1.5

04/08/05 10:23 TEB 6 48.4 6.05 0.0 21.1 0.3 0.1 0.2 4.0 1.8 2.8 1.5

11/08/05 11:55 TEB 7 52.9 5.93 0.0 21.3 0.4 0.1 0.1 4.2 1.9 3.5 1.1

18/08/05 16:42 TEB 8 51.2 6.04 0.0 21.7 0.4 0.0 0.1 4.1 1.9 3.5 1.2

25/08/05 15:52 TEB 9 42.2 6.02 0.0 17.3 0.4 0.0 0.2 3.1 1.5 3.1 1.3

01/09/05 16:20 TEB 10 52.8 6.09 0.0 22.7 0.5 0.0 0.1 4.1 2.0 3.6 1.0

09/09/05 19:02 TEB 11 44.8 7.30 0.0 28.8 0.3 0.0 0.1 3.3 1.6 3.3 1.1

16/09/05 13:23 TEB 12 44.3 6.27 0.0 20.6 0.4 0.0 0.1 3.5 1.7 3.2 1.1

19/09/05 14:25 TEB 13 41.4 6.27 0.0 23.2 0.5 0.0 0.1 4.1 2.0 3.5 1.1

24/09/05 10:30 TEB 14 39.2 5.73 0.0 16.6 0.4 0.0 0.1 3.0 1.5 2.4 1.4

29/09/05 12:59 TEB 15 52.9 6.32 0.0 24.7 0.6 0.1 0.1 4.0 2.0 3.9 1.0

08/10/05 11:28 TEB 16 44 7.26 0.0 26.1 0.6 0.0 0.2 3.3 1.7 3.5 1.1

23/10/05 10:16 TEB 17 54.1 6.81 0.0 27.8 0.3 0.1 0.1 4.3 2.1 3.7 0.9

12/11/05 14:15 TEB 18 63.2 6.70 0.0 33.2 0.5 0.0 0.1 5.6 2.6 4.0 1.1

16/11/05 16:50 TEB 19 78.8 6.62 0.0 35.9 0.4 0.0 0.1 6.1 2.8 4.0 1.2

18/11/05 09:24 TEB 20 72.4 6.50 0.0 36.7 0.5 0.1 0.1 6.4 2.9 4.1 1.3

03/12/05 09:10 TEB 21 102.9 6.68 0.0 53.4 0.6 0.2 0.1 9.5 4.5 4.7 1.8

12/07/05 16:20 IG1 62.1 6.41 0.0 27.9 0.9 0.2 1.6 5.9 2.1 3.1 3.0

03/08/05 15:59 IG2 54.3 6.51 0.0 24.8 0.5 0.0 0.3 4.6 2.0 3.1 1.7

21/08/05 16:05 IG3 56.5 6.45 0.0 33.1 0.6 0.0 0.4 5.9 2.8 4.4 1.6

28/08/05 09:47 IG4 59.5 6.39 0.0 28.7 0.5 0.0 0.6 5.0 2.4 4.0 1.6

23/09/05 10:05 IG5 42.9 6.17 0 23.7 0.5 0.0 0.4 4.4 2.0 3.0 1.9

XII

14/07/05 11:30 BOK1 137 7.43 0.0 77.00 0.4 0.0 0.5 9.3 3.4 14.4 4.6

16/07/05 15:00 BOK2 153 8.14 13.00 46.1 0.7 0.2 0.4 11.1 4.7 16.8 4.8

21/07/05 00:00 BOK3 75.3 7.25 0.0 81.6 0.2 0.0 0.3 10.7 3.9 13.2 3.8

28/07/05 14:21 BOK4 98.8 7.61 0.0 107.3 0.2 0.0 0.2 14.7 5.4 16.6 3.9

04/08/05 11:27 BOK5 165 7.58 0.0 96.2 0.2 0.0 0.4 13.3 5.0 14.2 3.7

11/08/05 12:58 BOK6 167.8 7.53 0.0 98.4 0.7 0.0 3.2 14.0 5.2 15.0 4.0

18/08/05 15:44 BOK7 161 7.62 0.0 94.8 0.1 0.0 1.3 13.8 5.2 13.0 3.5

25/08/05 14:40 BOK8 156.4 7.70 0.0 91.8 0.2 0.0 1.2 13.5 5.1 12.8 3.5

27/08/05 14:26 BOK9 165 7.72 0.0 96.5 0.3 0.0 1.0 14.7 5.5 13.6 3.3

01/09/05 15:05 BOK10 165.6 7.67 0.0 95.8 0.2 0.0 2.1 14.1 5.4 13.1 3.4

10/09/05 15:41 BOK11 161.4 7.61 0.0 94 0.3 0.0 1.3 14.0 5.2 12.8 3.1

18/09/05 09:20 BOK12 158.6 7.66 0.0 92.4 0.1 0.0 0.5 14.1 5.2 12.6 2.7

21/09/05 12:50 BOK13 106.3 7.52 0.0 77.6 0.2 0.0 0.4 11.5 4.3 10.6 3.2

24/09/05 11:44 BOK14 140.7 7.51 0.0 81.5 0.2 0.0 1.0 12.2 4.6 11.2 3.1

29/09/05 14:30 BOK15 156 7.74 0.0 89.2 0.2 0.0 1.8 13.3 5.0 12.5 2.9

08/10/05 12:45 BOK16a 143.4 7.59 0.0 85.4 0.3 0.0 2.0 12.9 4.9 11.9 2.8

23/10/05 17:36 BOK16b 136.5 7.75 0.0 81.2 0.1 0.0 1.0 12.2 4.5 10.9 2.3

12/11/05 15:36 BOK17 121 7.62 0.0 76.4 0.2 0.0 0.1 11.2 4.1 10.8 2.0

17/07/05 12:30 Bénin C238-1 51 8.14 21.50 28.3 0.5 0.3 0.5 4.6 1.8 3.1 2.3

10/08/05 13:50 Bénin C238-2 61.6 7.11 0.0 34.9 0.5 0.0 0.4 5.5 2.2 3.7 1.7

21/08/05 17:30 Bénin C238-3 56 7.31 0.0 41.1 0.4 0.0 0.4 6.2 2.7 4.6 1.6

28/08/05 13:04 Bénin C238-4 48.8 6.74 0.0 38.7 0.4 0.0 0.4 5.3 2.3 3.9 1.6

08/09/05 10:53 Bénin C238-5a 55 6.32 0.0 33.3 1.4 0.0 0.2 4.6 1.9 3.8 1.9

15/09/05 11:10 Bénin C238-5b 67 6.55 0.0 39 1.3 0.2 0.3 5.4 2.2 4.3 2.3

22/09/05 14:22 Bénin C238-5c 66 6.42 0.0 36 1.4 1.3 0.5 5.5 2.4 4.7 1.9

23/09/05 17:00 Bénin C238-6 36.9 6.73 0.0 30 0.4 0.0 0.2 4.0 1.7 2.6 2.0

29/09/05 09:07 Bénin C238-7 59 6.60 0.0 32.9 1.0 0.4 0.2 4.5 1.9 3.1 2.3

06/10/05 06:14 Bénin C238-8 67 6.68 0.0 36.7 1.2 0.1 0.2 4.9 2.0 3.8 2.1

13/10/05 08:15 Bénin C238-9 69 6.78 0.0 36.2 1.1 0.0 0.1 5.2 2.2 3.9 2.3

20/10/05 11:20 Bénin C238-10 65 6.63 0.0 36.6 1.0 0.1 0.1 5.1 1.9 4.0 2.1

27/10/05 07:49 Bénin C238-11 57 6.63 0.0 36.7 1.4 0.0 0.1 5.2 2.1 4.2 2.5

10/11/05 14:31 Bénin C238-12 82 6.74 0.0 46.4 1.6 0.6 0.3 6.8 2.9 5.5 2.4

XIII

Annexe 4 : Tableau des valeurs de pôles utilisées pour la décomposition à 2 et à 3 pôles

Pluie Subsurface Altérites

Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type

Silice 0.25 0.10 25.33 19.50 27.20 3.90

CE 11.00 2.00 69.55 17.00 155.00 70.00

HCO3- 0.61 0.00 31.54 11.59 61.61 27.45

Cl- 0.36 0.00 0.65 0.36 4.97 3.91

NO3- 0.00 0.00 0.62 1.86 14.26 16.12

SO42- 0.00 0.00 0.38 0.48 0.96 0.48

Ca2+ 0.20 0.00 4.84 3.40 16.80 10.60

Mg2+ 0.00 0.00 1.03 0.48 3.00 2.52

Na+ 0.00 0.00 4.29 0.92 5.29 2.53

K+ 0.39 0.00 1.18 0.39 4.29 2.34 Annexe 5 : Pourcentage significatif d’éléments/stations du tableau dynamique croisé utilisé pour valider les résultats du modèle de décomposition à deux pôles pour chaque cas

Tableau 1 : Valeurs moyennes dans la rivière hors limites (pôles)

Eléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total général

Ca2+ 33% 100% 0% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 60%

CE 25% 0% 50% 0% 0% 0% 100% 100% 0% 100% 0% 0% 29%

Cl- 33% 100% 0% 100% 100% 100% 0% 100% 0% 100% 0% 50% 53%

HCO3- 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 0% 77%

K+ 100% 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 93%

Mg2+ 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Na+ 0% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 100% 0% 0% 0% 0% 20%

NO3- 67% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 20%

SO4-- 67% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 100% 0% 0% 0% 40%

Total général 54% 56% 60% 56% 56% 56% 67% 89% 44% 67% 44% 28% 54%

Tableau 2 : Valeurs minimales dans la rivière > valeur du pôle souterrain

Eléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total général

Ca2+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

CE 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

Cl- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

HCO3- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

K+ 67% 0% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 0% 60%

Mg2+ 33% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 0% 67%

Na+ 0% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7%

NO3- 33% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 13%

SO4-- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

Total général 15% 0% 30% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 11% 0% 16%

XIV

Tableau 3 : Valeurs maximale dans la rivière < Pluie

Éléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total général

Ca2+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

CE 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

Cl- 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 7%

HCO3- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

K+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

Mg2+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

Na+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

NO3- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

SO4-- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

Total général 0% 11% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1%

Tableau 4 : Valeurs minimale dans la rivière < Pluie

Éléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total général

Ca2+ 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

CE 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Cl- 0% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 27%

HCO3- 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

K+ 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Mg2+ 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Na+ 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

NO3- 100% 0% 100% 100% 0% 100% 0% 100% 0% 100% 100% 100% 73%

SO4-- 100% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 93%

Total général 88% 78% 100% 78% 78% 100% 78% 89% 89% 89% 100% 89% 88%

Tableau 5 : Valeurs maximale dans la rivière > Pluie

Éléments AFP AG BET BO BOK C238 DAF DON IGB SANI SAR TEB Total général

Ca2+ 67% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 27%

CE 50% 0% 50% 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 50% 29%

Cl- 67% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 100% 100% 50% 47%

HCO3- 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 8%

K+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

Mg2+ 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%

Na+ 67% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 27%

NO3- 0% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 100% 100% 100% 100% 47%

SO4-- 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 13%

Total général 31% 33% 20% 0% 33% 0% 0% 0% 22% 22% 22% 44% 22%

Annexe 6 : Classification à 4 classes de la couverture végétale de chaque bassin étudié

AFP AV BET BO DAF DON IGB SAR TEB C238

V1 37.9% 38.3% 44.7% 57.7% 27.0% 23.8% 59.7% 52.0% 23.7% 65.3%

V2 20.3% 20.8% 24.4% 22.6% 23.3% 23.9% 14.9% 21.7% 24.1% 12.7%

V3 33.4% 33.2% 25.1% 14.9% 41.2% 40.9% 17.3% 17.4% 39.5% 14.6%

V4 6.4% 5.7% 2.5% 0.8% 7.5% 10.8% 3.4% 5.1% 10.8% 2.7%

Source : Obtenu par la classification d’une image satellitale Landsat ETM+ acquise le 26/10/2000 par le projet

Allemand IMPETUS, et mise gracieusement à disposition de l’IRD au Bénin par H.P. Thamm, Université de Bonn,

Allemagne.

XV

Annexe 7 : Tableau des vecteurs propres

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7

Cond 0.283 -0.146 0.178 -0.118 -0.041 -0.009 -0.041

pH 0.228 -0.211 0.034 0.278 0.178 0.282 -0.401

HCO3- 0.267 -0.164 0.231 -0.026 -0.061 0.047 -0.193

Cl- -0.132 -0.198 0.297 -0.267 -0.358 0.448 -0.060

NO3- 0.133 -0.207 0.074 -0.136 0.785 -0.141 -0.076

SO4-- -0.021 0.113 0.313 0.524 -0.116 -0.431 0.198

Ca2+ 0.286 -0.138 0.175 -0.030 -0.118 -0.097 -0.053

Mg2+ 0.292 -0.047 0.207 0.031 -0.126 -0.061 -0.082

Na+ 0.262 -0.170 0.250 -0.070 0.003 0.026 0.098

K+ -0.155 -0.313 0.300 -0.036 -0.042 0.069 0.411

Sbassins -0.282 -0.119 0.175 -0.150 0.114 0.012 0.164

Ke 0.011 0.433 0.145 -0.029 0.143 0.352 0.118

V1 -0.290 -0.169 -0.010 -0.007 -0.031 -0.089 -0.317

V2 0.260 0.020 -0.276 0.189 -0.097 0.220 0.069

V3 0.281 0.153 0.088 -0.051 0.108 0.015 0.444

V4 0.246 0.281 0.115 0.000 -0.059 0.139 0.053

ARBR_EG -0.166 0.187 0.381 0.196 -0.092 -0.156 -0.383

cumplu_sai 0.061 0.309 0.276 -0.373 0.034 -0.307 -0.121

pmoy_evt_sai 0.133 0.229 -0.176 -0.498 -0.166 -0.191 -0.180

Q Moyen an -0.275 0.029 0.241 -0.140 0.190 0.120 0.029

KeAR_EG -0.074 0.385 0.189 0.170 0.203 0.353 -0.150

Annexe 8 : tableau des coordonnées des variables

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7

Cond 0.888 -0.304 0.303 -0.157 -0.040 -0.008 -0.026

pH 0.715 -0.441 0.058 0.371 0.172 0.245 -0.252

HCO3- 0.840 -0.343 0.394 -0.035 -0.059 0.041 -0.121

Cl- -0.416 -0.414 0.506 -0.357 -0.345 0.389 -0.037

NO3- 0.417 -0.433 0.126 -0.181 0.757 -0.122 -0.047

SO4-- -0.064 0.235 0.533 0.699 -0.112 -0.375 0.124

Ca2+ 0.897 -0.289 0.298 -0.041 -0.113 -0.084 -0.033

Mg2+ 0.919 -0.097 0.352 0.041 -0.122 -0.053 -0.052

Na+ 0.824 -0.356 0.426 -0.093 0.003 0.022 0.062

K+ -0.488 -0.653 0.511 -0.048 -0.041 0.059 0.258

Sbassins -0.887 -0.248 0.298 -0.200 0.110 0.011 0.103

Ke 0.033 0.905 0.247 -0.039 0.138 0.306 0.074

V1 -0.911 -0.352 -0.018 -0.009 -0.030 -0.077 -0.199

V2 0.817 0.042 -0.470 0.252 -0.094 0.191 0.043

V3 0.884 0.320 0.150 -0.069 0.104 0.013 0.278

V4 0.774 0.587 0.196 -0.001 -0.057 0.120 0.033

ARBR_EG -0.523 0.392 0.649 0.261 -0.089 -0.135 -0.240

cumplu_sai 0.191 0.645 0.470 -0.498 0.033 -0.266 -0.076

pmoy_evt_sai 0.418 0.478 -0.299 -0.665 -0.160 -0.166 -0.113

Q Moyen an -0.865 0.061 0.410 -0.187 0.183 0.104 0.018

KeAR_EG -0.233 0.805 0.323 0.227 0.196 0.307 -0.094

XVI

Annexe 9 : Contribution des variables à la détermination des axes

F1 F2 F3

CE 7.984 2.117 3.179

pH 5.180 4.456 0.116

HCO3- 7.149 2.696 5.358

Cl- 1.749 3.933 8.838

NO3- 1.761 4.282 0.552

SO42- 0.042 1.268 9.786

Ca2+ 8.154 1.906 3.069

Mg2+ 8.550 0.217 4.286

Na+ 6.870 2.902 6.275

K+ 2.413 9.774 9.000

Sbassins 7.967 1.410 3.069

Ke 0.011 18.739 2.098

V1 8.397 2.842 0.011

V2 6.756 0.040 7.616

V3 7.918 2.342 0.777

V4 6.063 7.876 1.327

ARBR_EG 2.768 3.509 14.535

cumplu_sai 0.368 9.527 7.636

pmoy_evt_sai 1.768 5.227 3.091

Q Moyen an 7.584 0.085 5.791

KeAR_EG 0.548 14.852 3.590

Annexe 10 : Graphique des variables et individus formés par l’axe F1 et F2

XVII

Annexe 11 : Graphique des variables et individus formés par l’axe F1 et F3

Annexe 12 : Incohérences des éléments par rapport liée à la contribution du débit de la surface et de la

subsurface

XVIII

XIX