Colloque International GIRE3d, 24 au 26 mars 2010, Agadir, Maroc

1. Colloque International GIRE3d, 24 au 26 mars 2010, Agadir, Maroc Intégration des limites du développement durable des ressources en eau vis à vis des impacts socio-économiques, de la pollution , de la qualité des eaux, de la santé publique et des paramètres écologiquesIntegration of ecological sustaining limits of natural water resources with impacts of socio-economic, pollution pressures, water quality, public health and ecological parameters • Par • Jacky Mania (*) and Said Jalala (**) • (*) Polytech’Lille – UMR 8107 LML-Lille1- 59655 VILLENEUVE D’ASCQ Cedex (F) • Email : Jackymania@aol.com tel. (33) 03 81 58 03 75 / (33) 06 13 99 53 32 • (**)University of Palestine International- Research Institute of Sustainable Development and Environment – Gaza City Email : said_jalala@hotmail.com

2. Aperçu de la présentation 1- Introduction 2- Développement et validation d ’un nouveau concept intégré de l'eau : Conceptual Water Integrated Model for Semi-Arid Mediterranean (CWIMSAM) 3- Application de CWIMSAM à la bande de Gaza 4- L'analyse des données Plan d'analyse Outils d'analyse 5- Résultats et discussion 6- Conclusions et recommandations

3. 1-Introduction Problème

4. Objectifs Mettre en place un nouveau modèle conceptuel de gestion intégrée de l'eau en pays semi-aride méditerranéen«Conceptual Water Integrated Model for Semi-Arid Mediterranean (CWIMSAM) » Caractériser les variables efficaces de gestion du secteur eau et définir les zones géographiques où l'eau pose un problème Établir des relations de la prédiction pouvant être utilisées comme outils de soutien décisionnel Classer les municipalités dans des groupes associés à leurs variables liées à l'eau

5. Etat de l’art en matière de gestion des ressources en eau dans la littérature Le vrai problème dans les zones semi-arides n'est pas toujours le manque de ressources, mais l'absence d'une politique intégrée de gestion de l'eau (Sharma, 1998)… Jusqu'à présent, la science n'a pas débordé de son cadre général pour aborder les problèmes d'eau de façon intégrée (Kamp et al., 2003) ...Plus de recherche doit être faite pour s'assurer que la gestion des ressources en eau est fondée sur une science concrète (Bouwer, 2000)… Le temps est venu pour les scientifiques impliqués dans la gestion de l'eau rare  de se pencher sur des approches multidisciplinaires (Appelgren et Klohn, 1998)dont les aspects de l ’écologie et de la gestion durable

6. Signification - tentative d’analyse du cycle de la gestion de l'eau basée sur la relation de cause à effet - intégration des paramètres socio-économiques avec les pressions de la pollution, la qualité de l'eau, la santé publique et les impacts écologiques ainsi que l’ensemble des réponses institutionnelles -déplacement de la gestion de l'offre des ressources en eau vers la gestion de la demande - approches écosystémiques intégrées et préventives

7. 2-Développement et validation de CWIMSAM Cadre de référence Cadre de référence - réalisation de la gestion durable des ressources en eau -Guide-Pression-Etat-Impact-Réponse (GPEIR) pour développer les différents facteurs possibles basés sur la relation de cause à effet -Opinion de l'expert et des méthodes de jugement pour le développement et la validation du modèle et des variables -Comparaison avec des modèles bien établis de gestion des eaux

8. Fonctionnement de CWIMSAM

9. Diagramme de CWIMSAM

10. 48Variables 3-Application Socio-économiques Population Le revenu par habitant L'utilisation des terres (rural/urbain) Tourisme L'accès à l'eau potable Système de récupération des eaux usées Système de récupération eaux pluviales Consommation d'eau par habitant Prix de l'eau L'efficacité des recettes Consommation de l'eau Agricole Emploi des femmes (domaine de l ’eau)Eau utilisée mais non comptabilisée Sources de pollutionDéchets dangereux Eaux usées domestiques Pesticides Engrais chimiques Engrais organiques Stations d'essence Déchets domestiques solides Eaux usées industrielles Dioxyde de carbone Intrusion d'eau de mer

11. La santé publique et les impacts écologiquesMorbidité Perte de productivité Perte de terres humides Réponses de la Gestion Dessalement d'eau de mer Dessalement d'eau saumâtre Récupération des eaux pluviales Adduction d'eau régionale (interconnexion)Rapport Eau traitée /eau usée partiellement traitée Efficacité de l'eau d'irrigation (puits agricoles)Efficacité des réseaux d'approvisionnement en milieu urbain (production d ’eau par puits municipaux)Efficacité du système d'information Sensibilisation et éducation Qualité de l’Eau Nitrate Chlorure Sodium Calcium Magnesium Potassium Fluorure Sulfate pH Alcalinité Coliformes totaux

12. Superficie de 360 km² Application à la bande de Gaza (GS) 25

13. Le Contexte • Considérant l ’accroissement rapide de la population de la bande de GAZA (1.16 millions en 2000 ,1.5 millions en 2009 et 2.6 millions en 2020), la demande prévue de l'eau va augmenter pour atteindre 260 hm3.y-1, qui dépassera de près de trois fois les limites écologiques et la capacité durable de l'aquifère côtier de la bande de Gaza (CAMP, 2000)

14. Pourquoi la bande de GAZA ( Gaza Strip)?

15. Hydrogéologie L’ aquifère côtier de la bande de Gaza est composé de sables du Tertiaire- Quaternaire, de grès calcareux et d’interlits de galets avec des niveaux argileux imperméables et semi-perméables. La totalité de l’aquifère s’étend des zones côtières du Sinai au sud et d’ Haifa au Nord sur 120 km le long de la côte Mediterranéenne . La largeur de l’aquifère varie de 3 à 10 km dans le Nord à environ 20 km dans le Sud (WRAP, 1995).

18. Deficit du bilan en eau ENTREES SORTIES Source: compiled from CAMP, 2000 and PWA, 2000

19. Dégradation de la qualité des eaux

21. 4- Analyse des données Plan d’Analyse & outils ou RNA Principal Component and Classification Analysis

22. X1 W1 X i Xn (Poids) Wi å Wi Xi Wn  RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS (RNA ou ANN) Architecture Générale Fonction de transfert Input Output Entrée Hidden layer Sortie Couche Cachée

23. Ce type de modèle respecte deux choses (Aleksander & Morton, 1990) : 1- La connaissance est acquise par le modèle à partir d ’un processus d ’apprentissage 2-La solidité de la connexion inter-neuronale est basée sur les poids des synapses (région de contact entre 2 neurones) utilisés pour stocker la connaissance. Les ANNs deviennent depuis 1995 une extension des algorithmes des techniques conventionnelles. Ils permettent d ’élucider les relations qui n ’ont pas été mises en évidence par les autres modèles.

25. Predicted versus observed output -Example: Model 1 Prélèvements d ’eau Equality line y=x Erreur RMS par rapport aux nœuds cachés- MODELE 1

26. Formes Compactes des modèles ANN Model 1 V.Socio-Eco: {WAbstrac} = ANN [Populat, Inccap, Lanuse, Tourismt, WSupply, WWCov, StoWCov, WCpCap, Wprice, EfRevCo, AgWCon, GendEmp, WAwEd, UFW] Model 2 V.Pollution: {TDS} = ANN [HazWas, DomWW, Pesticid, ChemFer, OrgFert, PetrolS, DomSW, IndWW, CO2, SWInt] Model 3 V.Etat: {WAbstrac}= ANN [NO3, Cl, Na, Ca, Mg, K, F, SO4, pH, Alkalinity, T-Coli] Model 4 V. Impact: {WAbstrac} = ANN [LosProd, LosWet, Morbid] Model 5 V.Gestion: {WAbstrac} = ANN [BrWDes, StoWHa, ImpW, TreatWW, EfWIrrig, EfUWSN, EfInS, WAwar, SWD]

27. VARIABLES SOCIO- ECONOMIQUES la population, le revenu par habitant, l'utilisation des terres, le tourisme, l'accès à l'eau potable, le taux de récupération des eaux usées , le taux de récupération des eaux de pluie, la consommation d'eau par habitant, le prix de l'eau, l'efficacité des taxes, a consommation de l'eau agricole, l'autonomisation des femmes, l’eau non comptabilisée Classement 1er : la population 2ème : la consommation de l'eau agricole, 3ème : le revenu par habitant 4ème: le prix de l'eau

28. VARIABLES DE LA POLLUTION les déchets dangereux, les eaux usées domestiques, les pesticides, les engrais chimiques, les engrais organiques, les stations service, les déchets solides domestiques, les eaux usées industrielles, le dioxyde de carbone, l’intrusion d'eau de mer Classement 1er : l’intrusion d'eau de mer 2ème : les eaux usées domestiques, 3ème : les engrais chimiques 4ème: les déchets solides domestiques

29. VARIABLES D ’ETAT (CHIMIQUES) nitrate, chlorure, sodium, calcium, magnésium, potassium, fluor, sulfate, pH, alcalinité, coliformes totaux Classement 1er : nitrates 2ème : chlorures, 3ème : fluor 4ème: coliformes totaux

30. VARIABLES D ’IMPACT Classement 1er : morbidité 2ème : baisse de productivité 3ème : perte de zones humides

31. VARIABLES DE LA GESTION DE L ’EAU le dessalement d'eau saumâtre, la récolte des eaux pluviales, adduction d'eau régionale, les eaux usées traitées / partiellement traitées, l'efficacité dans l'eau d'irrigation, de l'efficacité des réseaux d'approvisionnement en milieu urbain, de l'efficacité du système d'information, de sensibilisation et d'éducation, de dessalement d'eau de mer Classement 1er : l'efficacité dans l'eau d'irrigation 2ème : traitement des eaux usées 3ème : efficacité de la distribution en eau 4ème: désalinisation des eaux saumâtres

32. Résultats de l’analyse par ANN 5- Résultats (Root Mean Square Error)

33. Classement des variables par ANN par rapport à l’opinion des experts - Exemples

34. Analyse de Facteurs -Reduit les variables en un petit nombre de facteurs latents avec possibilité de rotation d’une solution • Evaluation des Risques sur la Santé Humaine & Niveaux propres -Caractérise les effets potentiels nocifs sur la santé humaine -Détermine les niveaux de produits chimiques qui peuvent rester sur place et une protection adéquate pour la santé publique

35. Matrice de Correlation • Présente la direction et la force de relation entre tout couple de variables dans le jeu de données • Analyse de groupe (Cluster analysis) • Organise toutes les combinaisons fortes entre variables dans des groupes homogènes et distincts des autres groupes • Composantes Principales & Analyse de Classification (PCCA Principal Component and Classification Analysis) • Réduit le nombre de variables en un nombre plus faible, ‘représentatif’ et ‘non-correlés’ de facteurs • Classifie les variables et les cas

36. Analyse par la matrice de correlation Exemple: réponse des variables de gestion Brackish water desalination ,Storm water harvesting , Regional water conveyance, Treated/partially treated , wastewater, Efficiency in water irrigation , Efficiency in urban supply networks , Efficiency of information system, Awareness and education , Seawater desalination le dessalement d'eau saumâtre, la récolte des eaux pluviales, adduction d'eau régionale, les eaux usées traitées / partiellement traitées, l'efficacité dans l'eau d'irrigation, de l'efficacité des réseaux d'approvisionnement en milieu urbain, de l'efficacité du système d'information, de sensibilisation et d'éducation, de dessalement d'eau de mer

37. Diagramme des arborescences Analyse de GroupeExemple: variables socio-économiques Diagramme des variables

38. Analyse PCCA Principal Component and Classification AnalysisExemple: variables de la pollution

40. Comparaison entre analyse PCCA et Analyse des Facteurs Exemple : variables de la pollution Factor analysis PCCA analysis Principal Component and Classification Analysis

41. Etapes de l’analyse des risques sur la santé

42. Analyse des risques sur la santé des zones de rejet des eaux usées

43. Indice de danger pour chaque voie (ingestion ou dermique) Indice de danger pour chaque élément chimique toxique Enfant Enfant Index de risque Index de risque Adulte Adulte Voie d ’exposition

44. Risque cancérigène pour chaque voie de pénétration Indice de danger par récepteur adulte ou enfant Index de danger risque Voie d'exposition Récepteur

45. 6- Conclusionset Recommendations Les enseignements de la méthodologie CWIMSAM : • modèle conceptuel intègrant des variables effectives • modèle de prédiction des relations entre les systèmes de captage de l ’eau et les forces socio-économiques • modèle de prédiction des relations entre les systèmes de captage de l ’eau et les paramètresde la qualité des eaux

46. ….Suite.. • modèle de prédiction des relations entre les systèmes de captage de l ’eau et les politiques d ’intervention • modèle de prédiction des relations entre les paramètresde la qualité des eaux et les sources de pollution • On évalue les risques pour la santé et la nécessité de la remise à niveau de l ’usine de traitement des eaux usées • On classe les problèmes prioritaires d'eau et leurs emplacements

47. Conclusions • Le revenu par habitant est à la base des forces motrices socio-économiques • Les eaux usées domestiques sont à l ’origine pressante de la pollution • Les Nitrates et Chlorures sont les paramètres de la qualité de l’eau les plus significatifs • Les impacts de la gestion du secteur de l'eau sont la morbidité , la perte des zones humides et la productivité agricole

48. ..suite des conclusions • La réutilisation des eaux usées traitées devrait avoir la priorité absolue dans la politique de l'eau suivie par le dessalement d'eau de mer • L'arsenic est le seul produit chimique qui présente un risque cancérogène. Les adultes ont une sensibilité plus élevée aux produits chimiques que les enfants • Les municipalités côtières ainsi que les municipalités situées à proximité de la frontière orientale de Gaza sont caractérisées par une forte teneur en chlorure • Khan Younis et Gaza sont caractérisées par une pollution anthropique significative, un prélèvement d'eau élevé et un besoin d'eau supplémentaire

49. Impacts espérés sur la gestion de l’eau à Gaza • Contribution à l'avancement de la gestion des ressources en eau à travers le développement du nouveau modèle conceptuel intégré de l'eau • Aider les décideurs à mieux connaître et comprendre les conditions de base réelle • Définir pour la première fois, les critères efficaces de plusieurs paramètres pour l'analyse du secteur de l ’eau et surveiller des zones géographiques sous contraintes • Conclure à des interventions potentielles nécessaires pour assurer la disponibilité en eau; l ’adéquation et l ’équilibre entre l ’offre et la demande

50. Recommandations pour l'amélioration • La gestion des ressources en eau devrait être fondée sur des approches intégrées, préventives et écosystémiques • L'utilisation de l’eau de l ’écosystème et de la demande en eau doivent être considérées lors du calcul de la demande globale • Sélectionner et adapter la technologie de dénitrification la mieux appropriée pour assainir les eaux souterraines • Définition d ’une stratégie de gestion de la salinité des eaux de l ’aquifère côtier grâce au transport accéléré des sels; la méthode ASTRAN permettrait de gérer les eaux souterraines salines dans l'est de la bande de Gaza