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1 Application SIG : élaboration d une carte de bathymétrie de la Méditerranée marocaine et de la lagune de Nador Par : Rachida HOUSSA & Benyounes ABDELLAOUI Avril 2002

2 La présente étude a été menée au Centre Régional de Recherche Halieutique à Nador (CRRH-Nador) avec l appui technique et financier du projet FAO-COPEMED (achat de matériel informatique ; formation en géostatistiques et logiciel ARC-VIEW). 1

3 SOMMAIRE INDTRODUCTION... 3 A CARTE DE BATHYMETRIE DE LA MEDITERRANEE MAROCAINE DONNEES ET MATERIELS DISPONIBLES NUMERISATION DES CARTES SHOM SPATIALISATION DES DONNEES DE CAMPAGNES DE CHALUTAGE PROJECTION GEOGRAPHIQUE FUSION DES DONNEES ANALYSE STATISTIQUE INTERPOLATION PAR KRIGEAGE GENERATION DE LA CARTE DE BATHYMETRIE GENERATION DE CARTES DE PENTE ET DE RELIEF B CARTE DE BATHYMETRIE DE LA LAGUNE DE NADOR SPATIALISATION DES DONNEES PONCTUELLES L ANALYSE PAR SEMI-VARIOGRAMME INTERPOLATION PAR KRIGEAGE GENERATION DE LA CARTE DE BATHYMETRIE DE LA LAGUNE CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ANNEXE ANNEXE

4 INTRODUCTION L utilisation du Système d Information Géographique (SIG) constitue une nouvelle approche pour la spatialisation de l information et la mise à jour des travaux de cartographie, en vue d aide à la prise de décision, notamment en matière de gestion et d aménagement des pêches. Dans le domaine de recherche halieutique, les efforts nécessaires à la cartographie combinés au besoin croissant en données numériques mises à jour fréquemment ont amené l Institut National de Recherche Halieutique (INRH) a donné un intérêt particulier pour le développement de son expertise local dans l utilisation des techniques SIG. Cet intérêt s inscrit également dans le cadre de besoin en cartes récentes et à précision fine, de façon qu elles soient opérationnelles dans de nombreux secteurs d envergure : domaine de recherche, professionnel ou d aménagement. La carte de bathymétrie a toujours eu une importance directe dans le domaine des sciences de la mer. En ce sens qu elle permet d avoir une perception globale sur les différentes composantes halieutiques. C est ainsi que l acquisition d une carte précise est d une grande importance et sa mise à jour régulière reste indispensable. Le but du présent travail est de se servir de l outil SIG pour l élaboration d une carte de bathymétrie de : - la Méditerranée marocaine avec des isobathes détaillés, notamment dans les zones de faibles profondeurs où se concentre la pêche côtière ; - la lagune de Nador, connue sous le nom de «sebkha bou-areg ou la Mar Chica : petite mer» et située dans la zone Nord-Est de la côte méditerranéenne. C est la plus grande lagune du royaume, avec une superficie de l ordre de 115 km 2 et qui offre des possibilités de développement d activités socio-économiques importantes. Les données d entrée sont celles issues de la numérisation de trois cartes SHOM plus une série de données tridimensionnelles (latitude longitude - profondeur) prélevées lors des missions de prospection en mer. Les fonctionnalités du SIG sont opérationnelles si l on dispose d une bonne couverture spatiale du phénomène étudié. Cependant, la couverture de la zone étudiée n est pas homogène et la collecte exhaustive des données en tous les points de l espace est impossible, pour des raisons pratiques et évidentes (coût, inaccessibilité, etc.). Par conséquent, l interpolation des données s impose. Les techniques d interpolation par krigeage sont de plus en plus utilisés pour la génération de cartes à partir de données ponctuelles (Drapeau, 2000 ; Ferrandis et al ; Le Corre, 2000). En outre, l intégration de ces techniques dans les menus du logiciel SIG a rendu leurs utilisation souple. C est le cas du modèle FIGIS intégré au logiciel ARC-VIEW, utilisé dans cette étude pour la génération d une carte de bathymétrie à partir des données précitées. 3

5 A Carte de bathymétrie de la Méditerranée marocaine 1. Données et matériels disponibles Ce travail a été basé sur des données de type tridimensionnel (x, y, z), en l occurrence : longitude, latitude et profondeur. L information utilisée provient de deux sources différentes : - Trois cartes SHOM, sous format feuille. La description détaillée de ces cartes est présentée dans le tableau 1 de l annexe 1. - Données de campagnes de chalutage effectuées dans la zone de la Méditerranée marocaine entre 1985 et L inventaire de ces campagnes est présenté dans le tableau2 de l annexe 1. Les données de campagnes acoustiques utilisées par plusieurs auteurs (Khomri et al., 1996) pour ce type de cartographie ne sont pas exploitées dans notre cas, en raison de la non disponibilité de ce type de données. Le traitement des données a été réalisé à l aide du matériel informatique suivant : - un ordinateur PC avec l environnement Windows 98 ; - une table à digitaliser, type Symmagrid V, format A0 ; - les logiciels d Esri : ARC-VIEW/Spatial-Analyst et DAK «Data Automation Kit» ; - l application FIGIS-Krigeage développée dans le cadre du projet Européen FIGIS (Fisheries Geographic Information System) par G. Le Corre, G. Boyer et Y. Aldebert. Cette application a pour objectif de fournir à l utilisateur du logiciel d ESRI, une interface conviviale pour utiliser la commande krigeage de Spatial Analyst et une méthode interactive d explorer la variabilité spatiale des données par semi-variogramme. 2. Numérisation des Cartes SHOM Le travail de numérisation concerne les trois cartes SHOM (6611 ; 6570 ;7042). Cette opération s est déroulée selon les étapes décrites ci-dessous. 1. Inventaire et organisation des données graphiques (points, arcs et polygones) en couches d information qui ont fait l objet, par la suite, d une digitalisation à thèmes séparés. Les principaux thèmes identifiés sur les trois cartes sont : le cadre, le trait de côte, les positions géographiques des villes, les isobathes et les points de sondage. 2. Digitalisation à l aide de la table à numériser. Cette opération consiste à transformer les formes graphiques des thèmes identifiés auparavant en format vectoriel sous fichier numérique (Shape file sous ARC-VIEW). L erreur en RMS (Root Mean Square) tolérée lors de cette opération est de l ordre de degré décimal. 3. Création de la topologie (relations géométriques et alphanumériques) et correction des erreurs de la digitalisation. L ensemble de ces trois étapes est réalisé sous le logiciel DAK 4. Transfert des données vers le logiciel ARC-VIEW. 4

6 5. Création de la base de données aux différents thèmes vectoriels numérisés. 6. Habillage des thèmes et édition des cartes (Annexe 2). 3. Spatialisation des données de campagnes de chalutage Les données de campagnes de chalutage utilisées dans ce travail correspondent aux coordonnées géographiques (Latitude/longitude) et à la profondeur prélevées, pour chaque station, en position filé et viré. Au total 1434 points avec trois attributs (latitude, longitude et profondeur) sont saisis dans un fichier Dbase, format accepté par le logiciel ARC-VIEW. Par la suite ces données ponctuelles sont importées vers ARC-VIEW, ce qui a permis d avoir, sous l environnement SIG, un nouveau thème spatialisé correspondant aux données de campagnes qu on a pu superposer avec les cartes SHOM numérisées (Figure1). Figure 1. Distribution spatiale des données ponctuelles de campagnes de chalutage 4. Projection géographique La projection géographique est un procédé mathématique qui permet d effectuer la transposition graphique de l ellipsoïde sur le plan, de telle manière qu à un point «M» de l ellipsoïde correspond un et un seul point «m» du plan et réciproquement (Béguin et Pumain, 1995 ; Laurini et Milleret, 1987). Les données étudiées (cartes SHOM et données de campagnes) sont introduites dans le SIG en unité degré décimal sans aucune projection préalable. L utilité de se repérer exactement sur la carte nécessitait le passage à un système de projection conforme. La projection choisie est celle de Mercator, projection généralement utilisée pour les cartes marines. Cette opération a été réalisée directement sous l environnement ARC-VIEW qui dispose d une extension assez développé pour la projection géographique des cartes. 5

7 5. Fusion des données Après les opérations de numérisation, importation des données de campagnes et projection géographique, la base de données ainsi construite disposait de plusieurs couches d information. L information relative à la profondeur est contenue dans sept thèmes qui sont : - isobathes de la carte ; - isobathes de la carte ; - isobathes de la carte 7042 ; - points de sondage de la carte 6611 ; - points de sondage de la carte 6570 ; - points de sondage de la carte 7042 ; - données de campagnes de chalutage. Ces thèmes sont spatialement superposables mais physiquement distincts. Aussi, certains thèmes sont sous format vectoriel : Arc (isobathes), d autres sont sous forme géométrique : point. Les traitement géostatistiques nécessitent l organisation des données en un seul thème physique (un seul fichier «Chape File») et sous format géométrique : point ; d où la nécessité de transformer les arcs en points et de fusionner l ensemble des sept thèmes-points en une seule couche d information. Ces deux opérations ont été facilité par des extensions du logiciel ARC-VIEW/Spatial-Analyst. Le thème résultat «bathymétrie globale» est présenté dans la figure 2. Figure 2. Distribution spatiale du thème «bathymétrie globale» 6

8 6. Analyse statistique L analyse statistique de la distribution spatiale de la couverture «bathymétrie globale» a permis d avoir une description des caractéristiques spatiales de cette couche d information. Le tableau 1 présente certaines information de cette analyse (distances minimale, maximale, moyenne et direction). Tableau 1. Statistiques de la distribution spatiale de la couverture «bathymétrie globale» Paramètres statistiques Valeur en mètre Effective totale 16122,00 X minimal ,07 Y minimal ,66 X maximal ,59 Y maximal ,92 Moyenne en X ,52 Moyenne en Y ,18 Distance minimale 87,91 Distance maximale ,37 Distance totale ,92 Distance moyenne 5080,70 Deviation angulaire 123, Interpolation par krigeage Comme le montre la figure 2, la distribution des points de mesure de profondeur n est pas uniforme dans toute la zone d étude. Certaines zones disposent d une couverture assez dense, d autres ne disposent pas de mesures. A fin d estimer les valeurs de profondeurs dans les secteurs ne disposant pas de mesures, nous avons eu recours aux méthodes géostatistiques d interpolation, tels que : - la méthode d inverse distance par approche déterministe ; - la méthode de krigeage par approche probabiliste Méthode d inverse distance La méthode d inverse distance est une approche déterministe, basée sur la moyenne pondérée où chaque valeur de la grille à interpoler est calculée comme une moyenne pondérée des observations. Les facteurs de pondération sont calculés proportionnellement à l inverse de la distance élevée à une puissance. Cette méthode est une interpolation exacte, qui passe par les valeurs observées (Drapeau, 2000). Cette méthode d inverse carré, disponible sous l environnement Spatial-Analyst a été appliquée à la couverture «bathymétrie globale». Les paramètres utilisés pour ce traitement sont : - méthode d interpolation : inverse distance ; - valeur en z : valeurs de profondeur ; - rayon de recherche fixe = m ; 7

9 - poids de pondération : 2 ; - Barrière (zone qui limite la recherche d échantillon) : trait de côte. Le résultat de cette interpolation, «Grid-ID», est présenté dans la figure 3. Figure 3. «Grid-ID», résultat de l interpolation par méthode d Inverse Distance La surface «Grid-ID» a été utilisé pour la création d un thème ligne des isobathes (10, 20, 30, 40, 50, 75, 100, 150,.., 450, 500, 600, 700,.1800 m). Les isobathes 10, 20, 30 et 40 n ont pas pu être identifiés. Aussi, la superposition des isobathes crées avec la couverture «bathymétrie globale» a démontré un décalage, notamment pour les isobathes de grandes profondeurs. 7.2 Interpolation par krigeage Le krigeage est une méthode d interpolation qui permet d estimer les valeurs aux points non échantillonnés par combinaison des données. Les poids des échantillons sont pondérés par une fonction de structure issue des données. Ainsi, on tient compte des distances, des valeurs et des corrélations. La fonction n est pas fixée à priori mais suite à l analyse du variogramme (Drapeau, 2000 ; Bourgault et Marcotte, 1997 ; Bez et al., 1995 ; Guiblin et al., 1995 ; Wackernagel, 1995 ; Guillaume, 1977). 8

10 Les méthodes de krigeage utilisées dans ce travail sont celles proposées par le module FIGIS. Cette méthode permet d effectuer les traitements géostatistiques sur les données sans quitter l environnement SIG. - Semi-variogramme : la variation spatiale de la couverture «bathymétrie globale» est quantifiée par étude de semi-variogramme. La valeur du semi-variogramme pour une distance h (appelé aussi : lag) est la moyenne du carré de la différence de la valeur de z entre les paires de points de distance h. Les paramètres impliqués dans l analyse du variogramme sont : la valeur en z : dans ce cas d étude, les mesures en z utilisées correspondent aux données logarithmiques de la bathymétrie. Le but d utilisation du logarithme est de stabiliser la variance ; Unité de distance et de projection ; Modèle d ajustement : cinq fonctions d ajustements sont proposées par l application FIGIS. Il s agit des méthodes sphérique, circulaire, exponentiel, gaussien et linéaire ; Paramètres d ajustement du semi-variogramme : distance h et barrière ; Rayon de recherche et effectif de l échantillon. A ce niveau, l application FIGIS propose deux options : méthode «sample priority» : dans ce cas le rayon de recherche est fixe avec un effectif minimum. Le calcul de la moyenne locale est limité à l échantillon présent dans le rayon de recherche fixé, sauf si l effectif de cet échantillon est inférieur à l effectif minimal choisi. A ce moment, le rayon de recherche est progressivement étendu jusqu à atteindre l effectif minimal défini. méthode «distance priority» : dans ce cas le rayon de recherche est maximal avec un effectif défini. Les points utilisés sont ceux situés à l intérieur de la distance maximale de recherche jusqu à ce que l effectif défini pour l échantillon soit atteint. Quand l effectif défini n est pas atteint à l intérieur de la distance maximale de recherche, seuls les points identifiés seront utilisés pour le calcul. Pour la présente analyse, la première méthode «sample priority» a été choisie, en fixant le rayon de recherche à m et l effectif à 20. La distance h a pris la valeur 5000 et toutes les fonctions d ajustement ont été testé. La figure 4 (a, b, c, d et e) montre les résultats d analyse par variogramme. Ceux-ci sont présentés dans des nouvelles vues ARC-VIEW qui reproduisent les mêmes propriétés de la vue contenant le thème à analyser (unité et système de projection). Les variogrammes sont représentés sous forme graphique avec deux courbes : une qui représente les données observées (courbe en bleu) et une correspondant aux données ajustées (courbe en rouge). Pour l ensemble des modèles d ajustement, la variation de la courbe des données observées est très proche de la courbe ajustée. L effet de pépite est de l ordre de 15 %. 9

11 Modèle sphérique (a) Modèle circulaire (b) Modèle exponentiel (c) Figure 4. Présentation des variogrammes (a, b et c) 10

12 Modèle gaussien (d) Modèle linéaire (e) Figure 4. Présentation des variogrammes (d et e) - Interpolation : le variogramme basé sur le modèle d ajustement sphérique est choisi pour lancer l opération d interpolation. La taille du pixel est fixée à 500 m. Le résultat de l interpolation (figure 5) est une carte surface (Grid-Krigeage), associée à une légende par défaut, qui classifie les résultats. Les éléments non identifiés (zones en blancs) sont rangés dans une classe «No Data». Cette classe non identifiée correspond à la zone masque (terre) et une partie non interpolée qui reste jusqu à maintenant sans explication. A chaque pixel crée par krigeage est associée la valeur moyenne interpolée pour cette surface. - Création de contour : La surface «Grid-Krigeage» a été utilisé pour la création d un thème ligne des isobathes (10, 20, 30, 40, 50, 75, 100, 150,.., 450, 500, 600, 700,.1800 m) (Figure 5). 11

13 Les différents isobathes ont pu être identifiés. Aussi, la superposition des isobathes crées avec la couverture «bathymétrie globale» a démontré un bon calage. Figure 5. Carte surface (Grid-Krigeage) et la couverture des isobathes crées 8. Génération de la carte de bathymétrie A l issue du traitement par méthode de krigeage et de validation par superposition avec la couverture «bathymétrie globale», les isobathes crées à partir de la surface «Grid-Krigeage» ont servi pour la génération d une carte de bathymétrie. L élaboration des isobathes continues et précise a nécessité un travail de topologie et de correction des erreurs, réalisé directement sous l environnement ARC-VIEW. La carte de bathymétrie finale a été éditée après l accomplissement de la base de données et de l habillage de la couverture (Figure 6). 9. Génération de cartes de pente et de relief La carte de bathymétrie générée a été utilisée pour l élaboration de cartes de pente et de relief à l aide du modèle Spatial-Analyst (Figures 7 et 8). - Carte de relief : cette carte présente les différentes aspects du reliefs avec la direction du pente. 12

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17 - La carte de pente met en évidence les zones de fortes pentes et à relief très accidenté. La présente carte déduite de la carte de bathymétrie démontre que : le large de Nador présente des zones à pentes douces très vastes, ce qui explique la concentration des chalutiers dans cette zone ; la zone d Al Hoceima est caractérisée par un plateau continental avec une pente très forte et un relief plus accidenté à l Ouest qu à l Est. Cette situation explique le fait que la réglementation relative à l interdiction de la pêche côtière est différente entre ces deux zones : chalutage interdit à moins de 80 m de profondeur, quelque soit la distance par rapport à la côte pour la zone Ouest, alors que cette activité est interdite à moins de 3 miles à partir de la côte pour la zone Est (note circulaire du 20 avril 1993) ; a l Ouest, la zone de détroit présente le relief le plus accidenté de la côte méditerranéenne, ce qui explique que l activité de chalutage de fonds dans cette zone de la Méditerranée marocaine soit très limitée. Aussi, la présence au large de Ksar Sghir d une dépression brusque (environ 500 m) explique l existence d une pêcherie profonde du thon rouge géants dans ces zones, comme c est le cas dans les côtes espagnoles et algériennes où la pêche du thon rouge se déroule dans des dépressions très profondes (plus de 300 m), rectiligne et souvent parallèle à la côte (Srour, 1994). 16

18 B Carte de bathymétrie de la lagune de Nador L élaboration de la carte de bathymétrie de la lagune de Nador a été réalisé en suivant les mêmes étapes établies pour l élaboration de la carte de bathymétrie de toute la Méditerranée marocaine. 1. Spatialisation des données ponctuelles Les données intégrées dans le logiciel SIG sont : - les points de profondeur numérisés à partir de la carte SHOM (6570) ; - les points de prélèvements en mer selon un plan d échantillonnage aléatoire (INRH, 2002). Au total 151 points sont enregistrés ; ils se présentent en format tridimensionnel (x, y z) correspondant aux longitude, latitude et profondeur (figure 9). Ces données sont introduites au départ en unité degré décimal. Puis, ils ont été projeté en mètre, par le moyen de la projection Mercator. Les caractéristiques de la distribution spatiale de cette couverture sont présentées dans le tableau 2. Figure 9. Distribution spatiales des points introduits (input) 17

19 Tableau 2. Statistiques de la distribution spatiale de la couverture de profondeurs de la lagune Paramètres statistiques Valeur en mètre Effective totale 151 X minimal ,55 Y minimal ,60 X maximal ,25 Y maximal ,87 Moyenne en X ,45 Moyenne en Y ,70 Distance minimale 89,12 Distance maximale 12631,5 Distance totale Distance moyenne 1859 Deviation angulaire 113,44 2. L analyse par semi-variogramme l analyse, par semi-variogramme, de la distribution spatiale des données de profondeur a utilisé, comme paramètres : le logarithme nupérien (ln) de la profondeur, un rayon fixe à 1000 m ; un nombre de points voisins est égal à 12 et une distance h (lag) est égal à 500 m. L ensemble des modèles d ajustement proposé par le programme FIGIS ont été testé (sphérique, circulaire, exponentiel, logarithmique et linéaire) et le meilleur résultat a été obtenu par le modèle exponentiel (figure 10). Figure 10. présentation du semi-variogramme par modèle d ajustement exponentiel 18

20 3. Interpolation par krigeage l interpolation par krigeage utilisé est basée sur le mode d ajustement exponentiel. Le résultat d interpolation est une carte-surface, ayant un pixel de taille 82 m (figure 11). Cette carte a été reclassé en 6 classes de profondeurs qui sont : - classe 1 : profondeur < 2 m ; - classe 2 : profondeur comprise entre 2 et 3 m ; - classe 3 : profondeur comprise entre 3 et 4 m ; - classe 4 : profondeur comprise entre 4 et 5 m ; - classe 5 : profondeur comprise entre 5 et 6 m ; - classe 6 : profondeur supérieure à 6 m. Figure 11. Carte surface, résultat de krigeage 4. Génération de la carte de bathymétrie de la lagune La génération de la carte de bathymétrie a été effectué par création des isobathes à partir de l image reclassée (figure 12). Le résultat est une carte de bathymétrie avec des isobathes de 2m, 3m, 4m, 5m, 6m et 7m. Ces isobathes se présentent sous un format structuré, avec des profondeurs qui croient de la côte vers le large. 19

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22 CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES A l issue de ce travail, nous pouvons affirmer que l utilisation des SIG avec des logiciels spécifiques intégrés (dans notre cas : programme géostatistique FIGIS) facilite beaucoup le travail du chercheur en permettant un meilleur suivi de l information et mise à jour des cartes. Celles-ci constituent le principal résultat fourni par le scientifique au décideur. Du côté du décideur, cette carte constitue un élément d appui à la négociation. Son intérêt résulte de la nouvelle vision qu elle donne de l espace, ce qui améliore le raisonnement traditionnel très unidimensionnel. La carte de bathymétrie, outil important pour le professionnel de pêche, constitue un élément d appui indispensable pour le chercheur dans ses études spatiales des ressources halieutiques et environnemental. La superposition de cette carte avec un ou plusieurs variables permet d avoir une vision plus détaillée de la distribution spatiale de ces indicateurs. Aussi, la carte de bathymétrie peut jouer un rôle considérable dans l aménagement des zones de pêche, c est le cas de la zone d Al Hoceima où la côte Ouest montre un plateau continental très étroit, ce qui pose un problème critique sur le partage de l espace. D où le recours aux limites bathymétriques pour la réglementation des zonages, au lieu d utiliser la distance à la côte comme le plus communément utilisé. La carte de bathymétrie de la Méditerranée marocaine, générée au cours de ce travail, ainsi que les cartes de pente et de relief qui en découlent montrent des résultats appréciables. L information identifiée à partir des cartes de bathymétrie et de pente s accorde avec la réalité de terrain. Toutefois, et vu l intérêt que représentent de telles documents pour les domaines scientifique et professionnel de la pêche, ces cartes sont considérées comme un premier résultat qui reste à valider. C est pourquoi ce travail sera mis pour validation lors de prochaines campagnes de prospection qui auront lieu en Méditerranée marocaine. La carte de bathymétrie de la lagune Nador générée au cours de cette étude, constitue un premier élément vers une étude d aménagement de cet écosystème. Son intérêt réside dans son utilisation pour l évaluation de la distribution des ressources maritimes, le suivi de l évolution des polluants et l étude des marées et des courants marins. Aussi cette carte peut être un document de base pour un programme de suivi de l évolution d envasement de la lagune. 21

23 Références bibliographiques BEGUIN M. et PUMAIN D. (1995) La représentation des données géographique : statistiques et cartographie. BEZ N., RIVOIRARD J. et POULARD J. C. (1995) Le covarigramme : un outil structural. Deuxième Forum Halieumétrique, Nantes BOURGAULT G. et MARCOTTE D. (1997) Multivariable variogram and its application to the linear model of coregionalization. Mathématical Geology (soumis). Carte n 6570 (1964) Mer d alboran Feuille Sud. Echelle : 1/ ; source : SHOM. Carte n 6611 (1974) Entrée de la Méditerranée. Echelle : 1/ ; source : Divers. Carte n 7042 (1986) Détroit de Gibral Tar. Echelle : 1/ ; source : SHOM. DRAPEAU L. (2000) Statistiques et Interpolations dans les SIG. Towards the use of Geographic Information Systems as a Decision Support Tool for the Management of Mediterranean Fisheries. Informations et Etudes COPEMED ; Juin FERRANDIS E., HERNANDEZ P., GIL DE SOLA L. and LLRIS D. (2000) The use of GIS in the research of Mediterranean demersal resources. An itinerary from data to maps. Towards the use of Geographic Information Systems as a Decision Support Tool for the Management of Mediterranean Fisheries. Informations et Etudes COPEMED ; Juin GUIBLIN P., RIVOIRARD J. et SIMMONDS E. J. (1995) Analyse variographique de campagnes acoustiques sur le Hareng écossais. Deuxième Forum Halieumétrique, Nantes GUILLAUME A. (1977) Analyse des variables régionalisées. Edition : DOIN PARIS. KHMRI S., TACONET M. et BAHADDA M. (1996) Projet de réalisation de la carte de bathymétrie du plateau atlantique Sud marocain. Rapport, ISPM, Mai LAURINI R. et MILLERET F. (1987) Traité des nouvelles technologies. Série géomatique, Collection Hermes. LE CORRE G. (2000) Outil d analyse par krigeage. Towards the use of Géographic Information Systems as a Decision Support Tool for the Management of Mediterranean Fisheries. Informations et Etudes COPEMED ; Juin LE CORRE G., BOYER G. and ALDEBERT Y. M Modèle FIGIS (Fisheries Geographic Information System). Note circulaire (1993) Note circulaire du 20 avril

24 SROUR A. (1994) Développement de la nouvelle pêcherie artisanale au thon rouge dans la région de Ksar Sghir. Mission d étude du 8 au 20 octobre Note d Information n 26 ; ISPM, Décembre WACKERNAGEL H. (1995) Multivariate Geostatistics Edition Springer. 23

25 ANNEXE 1 24

26 Tableau 1. Description des cartes SHOM étudiées N Carte Titre Entrée de la Méditerranée Mer d alboran Feuille Sud Détroit de Gibraltar Source Année publication divers 1974 SHOM 1964 SHOM 1986 Limites Echelle Dimension Isobathes (m) 34 10N/38 15N 0 00W/6 30W 35 04N/36 18N 2 08W/4 22W 35 40N/36 20N 5 10W/6 20W 1/ cm x 66cm 1/ cm x 67cm 1/ cm x 85cm 100, 500, 1000, 1500, 2000, ,100, 200, 300, 400,500, 600, 700, , 1000, 1100, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, , 20, 30, 50, 100, 200, 300, 400, 500 Tableau 2. Inventaire des campagnes de chalutage utilisés Code_ campagne Date_début Date_fin Bateau Nombre de station Camp /09/85 16/09/85 Ibno Sina 29 Camp /04/86 21/04/86 Ibno Sina 37 Camp /11/86 11/11/86 Ibno Sina 36 Camp /11/87 04/12/87 Chari El Idrissi 38 Camp /04/88 11/04/88 Chari El Idrissi 48 Camp /04/89 01/05/89 Chari El Idrissi 47 Camp /05/91 19/05/91 Chari El Idrissi 43 Camp /07/92 22/07/92 Chari El Idrissi 47 Camp /06/93 29/06/93 Chari El Idrissi 48 Camp /09/93 19/09/93 Chari El Idrissi 47 Camp /11/94 03/12/94 Chari El Idrissi 48 Camp /04/95 29/04/95 Chari El Idrissi 47 Camp /07/95 03/08/95 Chari El Idrissi 47 Camp /12/95 04/01/96 Chari El Idrissi 46 Camp /12/97 28/12/97 Chari El Idrissi 46 Camp /05/00 31/05/00 Chari El Idrissi 63 25

27 ANNEXE 2 26

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SOMMAIRE CHOIX DE LA METHODE D INTERPOLATION SPATIALE 3

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