APPLICATION DES MODELES RESAUX DE NEURONES ARTIFICIELS POUR LA PREVISION DE LA SECHERESSE : APPLICATION SUR LE BASSIN DU K’SOB

Abstract

La sécheresse est un manque général de ressources en eau dans une zone particulière , et pendant une période de temps spécifique , ce qui est entraîne une pénurie d’eau et une diminution significative de son pourcentage dans les différentes ressources en eau , et le niveau d’eau dans les puits diminue ,le pourcentage d’eau courante diminue , ce qui affecte négativement les besoins humains,animaux et plantes. ce phénomène est considéré comme l’un des causes naturelles les plus importantes de la détérioration du couvert agricole et de systéme économique . les sécheresses apparaissent après une période sans précipitations , mais il est difficile de déterminer leur occurrence , leur étendue et leur fin ,il est donc très difficile de déterminer objectivement leurs propriétés en termes d’intensité , de durée et d’étendue spatiale . le but de ce travail est d’appliquer des réseaux de neurones artificiels pour prédire le phénomène de sécheresse , ou nous avons utilisé l’indice de précipitations standardisé (SPI) le plus approprié dans ce domaine .l’étude est appliqué sur le bassin le semi aride k’sob (M’sila ) .