Les zones humides, par l'enjeu sociétal qu'elles représentent, requièrent d'être inventoriées à l'échelle du territoire national. Une approche régionale, par télédétection spatiale de moyenne résolution spatiale, est une bonne échelle d'investigation. Il est cependant nécessaire d'avoir une démarche méthodologique garantissant un résultat homogène sur l'ensemble du territoire tout en aplanissant les difficultés d'identification liées à la nature protéiforme de l'objet géographique zone humide. Pour cela, nous proposons de maximiser les possibilités d'identification des zones humides en sélectionnant des images représentatives de situations hydro-climatiques favorables à la détection d'humidité de surface. La méthode statistique du CUSUM est utilisée afin de déterminer la période la plus propice, puis une méthode hybride alliant traitement des images sélectionnées et données exogènes, est développée. Elle conduit à mettre en évidence trois types de zones humides.

L'estimation de la ressource en eau souterraine dans le Moyen-Atlas est investiguée à partir des débits mesurés dans l'oued Sebou à la station d'Azzaba, sur la période 1959–2015. Pour cela presqu'une centaine de phases de tarissement a été individualisé pour construire des courbes maîtresses de tarissement à partir desquelles le calcul des volumes des nappes est possible. Il est calculé mensuellement à partir du débit modal dont nous posons l'hypothèse qu'il représente la limite entre ruissellement et alimentation uniquement par les nappes. Les calculs donnent un volume de la réserve régulatrice moyen de 54 hm³, mais extrêmement variable à l'échelle interannuelle et intra-annuelle. Ces résultats démontrent la faible inertie des aquifères du Moyen Atlas et soulignent la vulnérabilité du secteur agricole vis-à-vis de cette ressource même lors de courte période de sécheresse. The estimate of the groundwater resource in the Middle Atlas is investigated from the runoff measured in the Sebou wadi at the Azzaba station, over the period 1959–2015. Almost a hundred recession curves have been individualized to build the master recession curves from which the calculation of the volumes of groundwater is possible. It was calculated at a monthly scale from the modal flow, which we assume is the limit between runoff and flow supply only by the aquifers. The results indicated a volume of the average regulatory reserve of 54 hm³, but extremely variable on an inter-annual and intra-annual scale. These results demonstrate the low inertia of the Middle Atlas aquifers and underline the vulnerability of the agricultural sector to this resource even during short periods of drought.

L'étang d'Amel, géré par le Conservatoire d'espaces naturels de Lorraine (CEN Lorraine), fait l'objet d'un suivi écologique rigoureux en raison de son statut de Réserve naturelle régionale acquis en 2006. Dans ce cadre, le CEN Lorraine s'est préoccupé du comblement actuel de l'étang par les matières en suspension (MES) transportées par les ruisseaux tributaires. En réponse à cette interrogation, des analyses hydrologiques et sédimentaires ont été effectuées sur le principal cours d'eau alimentant l'étang, le ruisseau de Boutésaulx. Ces analyses, réalisées pendant plus de trois ans, de décembre 2009 à avril 2013, couvrent deux cycles hydrologiques complets (d'octobre 2010 à septembre 2012) et fournissent un bilan des MES (origine et masse) effectué à partir d'un suivi hydrométrique continu et d'échantillonnages ciblés. Les données hydro-sédimentaires recueillies in situ permettent de caractériser finement les apports hydrologiques et sédimentaires de la principale émergence donnant naissance au ruisseau de Boutésaulx : la Fontaine de Senon. Celle-ci est essentiellement alimentée par les pertes localisées au pied des collines boisées du nord-ouest du bassin versant. À partir de nos calculs il apparaît que cette zone forestière, qui ne couvre que 18 % de la superficie du bassin, contribue à un peu plus de 40 % de la charge de MES aboutissant dans l'étang. Par ailleurs, sur cette même période, un dépôt d'environ 3,5 mm est venu colmater la moitié nord de l'étang.

Dans le contexte d'aggravation des aléas naturels et des risques associés induits par la croissance urbaine, les sociétés doivent davantage répondre à l'enjeu du développement d'outils de prévention. Comme le souligne la stratégie internationale de réduction des risques naturels, les méthodes participatives, basées sur le partage de l'information et la transmission de connaissances sur les risques, sont plébiscitées. Nous présentons ici une démarche d'acquisition de savoirs sur les dynamiques naturelles et humaines dans un territoire à risque, à des fins de transmission d'une culture pratique du risque. Cette démarche, développée dans le cadre d'une recherche-action et généralisée dans un modèle, a été appliquée à trois territoires à risque glissement de terrain. À partir des similitudes et des contrastes dans la perception du risque par les populations et les acteurs, des pistes d'amélioration de la prévention sont proposées, en même temps que la posture de recherche-action pour traiter les risques majeurs est discutée.

Satellite imagery has become a widespread resource for modeling variability in lake surfaces. However, the extended monitoring of a lake’s perimeter faces significant challenges due to atmospheric obstacles that cannot be rectified. Due to the atmosphere’s everchanging opacity, only half of the acquired satellite images have reliable qualitative accuracy making it possible to identify a lake’s contour. Consequently, approximately 50% of the monthly lake outline values can be determined using remote sensing methods, leaving the remaining 50% unknown. This situation is applicable to three lakes in Morocco (Abakhan, Ouiouan, and Tiglmanine), the subjects of the current research for the period between 1984 and 2022. What can we do if, during a period of time in which we monitored the evolution of the surface of a lake by satellite means, we obtain only about 50% of the possible images? Shall we just settle for this and stop the analysis? Although it may be challenging to believe, the present study introduces two statistical methods for interpolating and validating the monthly values of the lake outline: the iterative ratio method based on the autocorrelation of the monthly water balance and the Kalman filter. We estimated the reconstruction errors of the missing values and validated the methodology using an inverse philosophy, reconstructing the initial data from the table of the simulation results. Given that the difference between the initial values and the reconstructed initial values resembles white noise or an AR (1) process with a low coefficient, we deemed the methodological approach acceptable. Several comparison criteria between the two interpolation methods were employed, yet determining the more appropriate one remains challenging. Based on our surface reconstruction method, Lake Abakhan, with an average area of 22 hectares, experienced significant fluctuations, ranging from a maximum of 34 hectares in 2010 to a minimum of 0.8 hectares in 2022. Lake Ouiouan, with an average area of 14 hectares, displayed much lower variation, with a maximum of 17 hectares in 2020 and a minimum of 6.5 hectares in 1988. Lake Tiglmanine showed a pattern similar to that of Lake Abakhan but with less pronounced fluctuations. With an average area of 6.1 hectares, its maximum was 9.2 hectares in 2011 and its minimum was 4.1 hectares in 1984.