Le bassin versant de l'oued Amzaz (Maroc, Rif central) est caractérisé par un climat semi-aride. Des pluies irrégulières, le plus souvent à caractère orageux combinées à une déforestation importante provoquent une érosion sévère. Les sols sont de plus en plus dégradés et les sédiments issus de cette érosion contribuent à l'envasement des retenues de barrages. L'intégration des cartes thématiques des différents facteurs de l'Equation de Gavrilovic (EPM) dans le Système d'Information Géographique (SIG) avec leurs bases de données a permis d'une manière rapide et efficace de démêler la complexité et l'interdépendance des facteurs dans l'analyse des risques d'érosion, de mieux cerner l'impact de chaque facteur et d'évaluer sa contribution aux pertes en sol. L'intégration dans le SIG des formules de Gavrilovic a permis de hiérarchiser les différentes zones du bassin versant en produisant une carte synthétique de répartition des degrés de sensibilité à l'érosion, de déterminer le taux d'érosion par le ruissellement en nappe (10483m3/km²/an en moyenne) et d'établir les facteurs décisifs qui contrôlent l'érosion hydrique qui sont par ordre d'importance la pente, l'érodibilité des sols et la couverture végétale.

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This article describes a new approach of land cover study to predicting and combatting deforestation based on satellite imagery as environmental statistics. Specifically, a stochastic mathematical cellular automata-Markov model was used to predict land-use changes in the Tazekka Park and its borders in TAZA province in Morocco. The model was used mainly to create thematic forecast maps. Through the proposed approach, we derived data and statistics covering the period 2000 to 2020 and then constructed a predictive map for the year 2040 using ArcGIS 10.4. The evaluation of our model’s effectiveness was confirmed by calculating the Markov transition matrix in the derivation of the final map. These results can improve the management of forest areas and serve as a reference in addressing the direct effects of forests on the environment.