Chapitre VI
Résultats et discussions
66
L’analyse en composantes principales a été effectuée sur trois niveaux:
- ACP des moyennes par station, avec rotation des axes qui permet de réduire le nombre
d’axes par variable. Cette ACP va mettre en évidence la variation des variables par stations
étudiées.
La comparaison de ces stations permet de savoir si une station est soumise à un rejet régulier ou
irrégulier de contaminants.
L’utilisation de l’analyse en composantes principales (ACP) pour l’étude globale des eaux permet
une différenciation sur leurs particularités chimiques, une détermination de leurs variations
d’ensemble (facteurs) suivant les axes principaux et surtout une caractérisation des différents pôles
d’acquisition de la minéralisation (Longoj, N. 2009).
L’intérêt de cette technique réside sur le fait qu’elle permet de réduire à quelques plans factoriels la
majeure partie de la variance exprimée par les descripteurs. Le premier axe
F1 est celui qui exprime le plus fort pourcentage de la variance totale. Le second axe F2,
indépendant du premier, est celui qui exprime la plus grande partie de la variance résiduelle et ainsi
de suite (Mudry et Blavoux, 1986).
Les résultats de l’ACP sont présentés sous forme de tableaux ou graphiques permettant de
synthétiser les informations et de faciliter les interprétations. La liaison existant entre toutes les
variables prises deux à deux et les coefficients de corrélation entre ces différentes variables sont
donnés par la matrice de corrélation (Tableau ci-après).
En effet, l’O 2 présente de très forte corrélation avec S (PSU) (0,62) et le pH(0,25), et pour l’Al
(0,26). Ce qui traduit une influence majeure de S, Al et pH (variables explicatives) sur l’O 2 qui est
la variable expliquée.
Des courbes de régression linéaire simple ont été utilisées pour apprécier la qualité des corrélations
entre la conductivité électrique et les ions majeurs (Figures31). En outre, les valeurs du coefficient
de corrélation entre la salinité et les paramètres tels que le pH, l’ammonium et l’orthophosphate
demeurent faibles et sont respectivement de R=0,02, R=0, 07 et R=0,10.
Tableau21 : Matrice de corrélation des variables étudiés (physico-chimiques et les métaux lourds).
T °C pH
S
(PSU)
O 2
(mg/l)
MES
(mg/l)
SULFATES
(mg/l)
NH 4
+
(mg/l)
NO 3
-
(mg/l)
PO 4
3(mg/l)
Al
(mg/l)
Fe
(mg/l)
T °C
1,00
pH
-0,10 1,00
S (PSU)
0,24 -0,02 1,00
O2 (mg/l) 0,43 -0,25 0,62 1,00
MES (mg/l) -0,05 0,21 0,23 0,21
1,00
SULFATES
(mg/l)
0,15 0,11 0,21 0,22
0,14
1,00
NH4 (mg/l) 0,10 0,17 -0,07 -0,16 -0,24
-0,18
1,00
NO3 (mg/l) -0,11 0,23 -0,12 -0,20 -0,06
0,04
-0,06 1,00
PO4 (mg/l) -0,06 0,16 -0,10 -0,10 -0,15
-0,24
0,07
0,07
1,00
Al (mg/l)
0,02 0,03 0,16 0,26 -0,14
0,07
0,04 -0,03
0,06
1,00
Fe (mg/l)
0,11 0,04 0,00 0,12
0,07
-0,20
-0,07 0,04
-0,04
-0,07
1,00
Résultats et discussions
66
L’analyse en composantes principales a été effectuée sur trois niveaux:
- ACP des moyennes par station, avec rotation des axes qui permet de réduire le nombre
d’axes par variable. Cette ACP va mettre en évidence la variation des variables par stations
étudiées.
La comparaison de ces stations permet de savoir si une station est soumise à un rejet régulier ou
irrégulier de contaminants.
L’utilisation de l’analyse en composantes principales (ACP) pour l’étude globale des eaux permet
une différenciation sur leurs particularités chimiques, une détermination de leurs variations
d’ensemble (facteurs) suivant les axes principaux et surtout une caractérisation des différents pôles
d’acquisition de la minéralisation (Longoj, N. 2009).
L’intérêt de cette technique réside sur le fait qu’elle permet de réduire à quelques plans factoriels la
majeure partie de la variance exprimée par les descripteurs. Le premier axe
F1 est celui qui exprime le plus fort pourcentage de la variance totale. Le second axe F2,
indépendant du premier, est celui qui exprime la plus grande partie de la variance résiduelle et ainsi
de suite (Mudry et Blavoux, 1986).
Les résultats de l’ACP sont présentés sous forme de tableaux ou graphiques permettant de
synthétiser les informations et de faciliter les interprétations. La liaison existant entre toutes les
variables prises deux à deux et les coefficients de corrélation entre ces différentes variables sont
donnés par la matrice de corrélation (Tableau ci-après).
En effet, l’O 2 présente de très forte corrélation avec S (PSU) (0,62) et le pH(0,25), et pour l’Al
(0,26). Ce qui traduit une influence majeure de S, Al et pH (variables explicatives) sur l’O 2 qui est
la variable expliquée.
Des courbes de régression linéaire simple ont été utilisées pour apprécier la qualité des corrélations
entre la conductivité électrique et les ions majeurs (Figures31). En outre, les valeurs du coefficient
de corrélation entre la salinité et les paramètres tels que le pH, l’ammonium et l’orthophosphate
demeurent faibles et sont respectivement de R=0,02, R=0, 07 et R=0,10.
Tableau21 : Matrice de corrélation des variables étudiés (physico-chimiques et les métaux lourds).
T °C pH
S
(PSU)
O 2
(mg/l)
MES
(mg/l)
SULFATES
(mg/l)
NH 4
+
(mg/l)
NO 3
-
(mg/l)
PO 4
3(mg/l)
Al
(mg/l)
Fe
(mg/l)
T °C
1,00
pH
-0,10 1,00
S (PSU)
0,24 -0,02 1,00
O2 (mg/l) 0,43 -0,25 0,62 1,00
MES (mg/l) -0,05 0,21 0,23 0,21
1,00
SULFATES
(mg/l)
0,15 0,11 0,21 0,22
0,14
1,00
NH4 (mg/l) 0,10 0,17 -0,07 -0,16 -0,24
-0,18
1,00
NO3 (mg/l) -0,11 0,23 -0,12 -0,20 -0,06
0,04
-0,06 1,00
PO4 (mg/l) -0,06 0,16 -0,10 -0,10 -0,15
-0,24
0,07
0,07
1,00
Al (mg/l)
0,02 0,03 0,16 0,26 -0,14
0,07
0,04 -0,03
0,06
1,00
Fe (mg/l)
0,11 0,04 0,00 0,12
0,07
-0,20
-0,07 0,04
-0,04
-0,07
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