The modeling of response indicators of integrated water resources management with artificial neural networks in the Saf-Saf river basin (N-E of Algeria)

Abstract

This study focuses on determining the most important intervention in technical and managerial policy response category of Integrated Water Resources Management in the Saf-Safriver basin characterized by the fast growing demand of populations and economic sectors including industry and agriculture. The artificial neural networks models were used to model and predict the relationship between water resources mobilization WRM and response variables in the Saf-Saf river basin, where real data were collected from thirty municipalities for reference year 2010. The results indicate that the feed forward multilayer perceptron models with back propagation are useful tools to define and prioritize the most effective response variable on water resources mobilization to intervene and solve water problems. The model evaluation shows that the correlation coefficients are more than 96% for training, verification and testing data. The model aims at linking the water resources mobilization and response variables with the objective to strengthen the Integrated Water Resources Management approach.

Keywords: Saf-Saf river basin - Response variables - Water Resources Mobilization - Integrated Water Resources Management - Multilayer perceptron

Cette étude a pour but de déterminer l'intervention la plus importante dans la catégorie de réponse politique et technique dans le cadre de la Gestion Intégrée des Ressources en Eau dans le bassin versant de l' oued Saf-Saf, qui se caractérise par une forte croissance démographique et une évolution du secteur économique incluant l'industrie et I' agriculture. Dans ce travail, le Réseau de Neurone Artificiel a été utilise pour la modélisation et la prévision des relations existantes entre les variables de réponse et la mobilisation des ressources en eau dans le bassin versant de l'oued Saf-Saf. Les données réelles sont collectées à partir de trente (30) municipalités du bassin versant pour l'année de référence 2010. Les résultats indiquent que le Perceptron multicouches est le modèle le plus performant pour définir la variable de réponse la plus influente sur la mobilisation des ressources en eau et d'intervenir pour résoudre les problèmes éventuels. Le calage du modèle est hon avec un coefficient de corrélation supérieur à 96% pour les trois phases : l'apprentissage, la validation et le test. Le modèle vise à relier la mobilisation des ressources en eau et les variables de réponse avec l'approche de la Gestion Intégrée des Ressources en Eau.

Mots clés: Bassin Versant de l'oued Saf-Saf - Variables de réponse - Mobilisation des ressources en eau - Gestion Intégrée des ressources en Eau - Perceptron multicouches.