Anticipation de l’impact du changement climatique sur les sécheresses dans le nord de l’Algérie à l’aide du downscaling basé sur l’intelligence artificielle

Abstract

La sécheresse constitue l’une des menaces climatiques les plus urgentes en Afrique du Nord, en particulier en Algérie, où la variabilité croissante des précipitations pose de sérieux défis à l’agriculture, à la gestion de l’eau et à la stabilité socio-économique. Dans ce contexte, cette étude examine les sécheresses passées et futures dans le bassin versant du barrage de Keddara (Algérie), face aux défis croissants liés au changement climatique. Afin de pallier les limites des modèles climatiques globaux, dont la résolution est souvent insuffisante à l’échelle locale, des techniques de downscaling basées sur l’apprentissage automatique (XGBoost, CNN) ont été mobilisées pour affiner les projections climatiques. Pour appuyer cette analyse, l’indice SPI a été utilisé pour la projection climatique afin d’évaluer la fréquence, l’intensité et la durée des sécheresses sur la période 2026–2100, selon trois scénarios climatiques contrastés (SSP1– 2.6, SSP2–4.5, SSP5–8.5). Les résultats obtenus mettent en évidence une tendance claire à l’aggravation des épisodes de sécheresse à venir. Face à ces constats, des recommandations concrètes sont formulées pour renforcer la résilience hydrique et agricole, en cohérence avec les objectifs du développement durable et les orientations du GIEC.