III.1.6. Prédiction de l'occupation du sol
Cette partie s'attache à présenter des
résultats relatifs aux scénarios pour le court, le moyen et le
long terme de l'occupation du sol selon le contexte de la zone d'étude.
Pour prédire l'occupation du sol, deux images de référence
(1995 et celle de 2009) ont été utilisées pour calibrer le
modèle LCM. La première analyse porte sur les changements de
l'occupation du sol.
b. Analyse des changements historiques
? Evaluation des gains et des pertes
La figure 18 ci-dessous présente les gains et les
pertes enregistrés dans chaque classe d'occupation du sol entre 1995 et
2009.
Fig18. Les gains et les pertes dans les classes d'occupation
du son (1995-2009)
49
Ces gains et pertes estimés en hectare,
décrivent une importante extension des classes anthropiques, notamment
les terres bâties et nues ainsi que les zones de cultures (classe
agricole). Les terres bâties et nues enregistrent des gains
estimés à plus de 9.000ha, avec des pertes moins
considérables. La classe agricole a quant à elle progressé
à plus de 27000ha. Alors que les gains et pertes dans la classe des
forêts secondaires sont restés relativement
équilibrés, les forêts primaires ont par ailleurs
régressé considérablement, perdant plus de 35000ha. La
classe de cours d'eau enregistre de même des pertes de superficies au
cours de cette période.
? Changement net dans les classes d'occupation du
sol
La figure 19 ci-dessous présente le changement net (la
différence enregistrée entre les gains et les pertes) dans chaque
classe entre 1995 et 2009.
Fig19. Changement net dans les classes d'occupation du son
(1995-2009) Les résultats relatifs au changement net attestent que
les forêts primaires, les cours d'eau constituent les deux classes ayant
dans l'ensemble régressé au cours de cette période. La
classe agricole, les terres bâties et nues se sont par ailleurs plus
étendues que les autres.
? Contribution dans le changement net des classes
anthropiques
La figure 20 ci-dessous présente la contribution des
autres classes dans l'évolution des classes anthropiques.
Fig20. Contribution dans le changement net dans les classes
anthropiques (1995-2000)
50
Les contributions des classes dans l'extension des terres
bâties et nues sont considérables. En effet, la contribution des
forêts primaires est estimée à plus de 3000ha. La
contribution de la classe agricole est aussi non négligeable. Elle est
estimée à plus de 1300ha.
Les forêts secondaires et les forêts primaires
sont les seules classes à avoir plus contribué dans l'extension
de la classe agricole. Les forêts secondaires à elles seules,
perdent plus de 4000ha au profit de la classe agricole alors que les
forêts primaires concèdent plus de 13000ha à l'agriculture.
Les terres bâties et nues ont par contre, contribué dans la
régression de ladite classe.
c. Génération d'une carte
prédictive
Sur base de la matrice des probabilités de transition
obtenue (tableau 12 aux annexes), la carte prédictive de l'occupation du
sol à l'horizon 2018 a été générée
(Fig.21). Cette carte contient les mêmes catégories de
l'occupation du sol que celles initiales (cartes de 1995 et 2009). Le tableau
12 (aux annexes) présente les probabilités de changement pour les
différentes classes d'occupation du sol.
La matrice montre une forte stabilité pour la classe
de forêt primaire et celle de cours d'eau. Toutefois, il y a une plus
forte probabilité pour les forêts secondaires de se convertir en
classe anthropique que de succéder aux forêts primaires.
d. Validation de la carte prédictive LCM
2018
? Comparaison visuelle
La figure 22 ci-dessous montre la carte réelle et
prédictive de l'occupation du sol en 2018.
Fig.21. Carte réelle prédictive de
l'occupation du sol en 2018 LCM A l'image de la carte de 2018, la
distribution de l'occupation du sol dans l'image prédite semble
visiblement avoir été assez correctement simulée. En
effet, les forêts primaires sont réparties sur l'ensemble de la
zone d'étude, et les cours d'eau demeurent stables.
51
On note cependant, une augmentation des taches de la classe
agricole dans la partie Nord de la zone d'étude ainsi que l'extension
des taches des terres bâties et nues dans la partie est. Des taches qui
sont moins visibles dans l'image réelle.
· Statistique des classes
Le tableau 13 compare les statistiques d'occupation
réelle à celles d'occupation simulées. Tableau 13.
Statistiques des classes entre l'occupation du sol réelle et
prédite en 2018
Années/Classes
|
CD
|
TBN
|
FP
|
FS
|
CL.A
|
Carte réelle 2018 (ha)
|
18205.43
|
27419.49
|
272713.14
|
18173.7
|
27536.31
|
LCM 2018 (ha)
|
16454.34
|
21346.11
|
281187.05
|
19252.89
|
27951.93
|
% réels
|
4.9
|
7.4
|
74.2
|
4.9
|
7.4
|
% prédits
|
4.5
|
5.8
|
76,7
|
5.2
|
7.6
|
|
La comparaison chiffrée de l'occupation du sol
réelle de 2018 et celle prédite par le Land Change Modeler
rapproche de plus en plus le prédit au réel. Les cours d'eau, les
forêts secondaires ainsi que la classe agricole prédits et
comparés aux réels, enregistrent un écart de moins d'un
1%. Seuls les terres bâties et nues, les forêts primaires
enregistrent respectivement un écart de 1,6% et 2,5%.
· Comparaison des changements observés et
prédits
La validation du modèle a aussi été
réalisée en comparant les changements observés et
prédits entre 2009 et 2018. Ceci étant, 80% de la persistance
observée (sur un total de 91%) entre 2009 et 2018 a été
correctement prédite (N). Les erreurs en raison d'une constante
observée mais prédite comme changée sont de 5% (F), alors
que les misses qui traduisent le processus inverse (changement observé
mais prédit comme constante) sont de 12% (M). En fin, les changements
observés ayant été correctement prédit par le
modèle sont de 3% (H). La précision globale des changements
à travers l'ensemble du paysage est la suivante :
· Erreur de quantité (Q)= F-M = 7%
· Erreur d'allocation (A)= F+M-Q= 10
· Erreur totale (Q+A) = 17%
· Total des changements observés (OC) = M+H = 15%
· Les changements totaux prédits (PC) = F+H= 8%
52
Avec 80% de la persistance observée (sur un total de
91%) entre 2009 et 2018 correctement prédits, et 3% des changements
observés aussi correctement, la stabilité du modèle Land
Change Modeler est validée. Ceci permet ainsi de réaliser les
scénarios à court, moyen et long terme.
e. Génération des scenarios de l'occupation
du sol
La figure 23 ci-dessous présente les cartes
prédictives de l'occupation du sol à court (2038),
moyen (2058) et long terme (2078).
Fig.22. Les scénarios
prédictifs de l'occupation du sol à court, moyen et long terme
dans la région de Yangambi.
La figure 23 nous permet d'observer les probables variations
spatiales futures de l'occupation du sol dans cette partie de la
république. Elle démontre que l'expansion des zones
urbanisées est assez forte particulièrement autour du fleuve
Congo.
Visiblement les terres agricoles ont tendance à
s'étendre au fil du temps. On aperçoit également une forte
fragmentation des classes forestières, principalement les forêts
primaires dans la partie Sud. La figure 2 (aux annexes), quantifie les
possibles futurs taux de changement dans les classes d'occupation du sol.
53
De cela, on note une légère extension des
forêts primaires entre 2018 et 2038, alors que les forêts
secondaires régresseraient considérablement à la
même période. Les cours d'eau perdent 9% de leurs superficies, et
les classes anthropiques s'étendent. Les pertes forestières
s'intensifiaient dans le moyen terme (2018 et 2058). L'extension des classes
anthropiques demeurerait continuelle, alors que les cours d'eau se
stabiliseraient. Le long terme (2018-2078), serait marqué par une forte
régression des forêts primaires et une régression assez
faible des forêts secondaires. Les classes anthropiques (classe agricole,
terres bâties et nues) s'étendraient considérablement. Les
figures 25 et 26 ci-dessous présentent respectivement la tendance
d'anthropisation et le niveau de corrélation entre la régression
forestière et l'anthropisation.
Tendance future d'anthropisation
|
290886,84
|
290239,37
|
287082,63
|
284975,91
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
54955,8
|
58498,56
|
62655,3
|
64762,02
|
|
|
|
|
2018 2038 2058 2078
Superficies forestières Superficies anthropiques
350000 300000 250000 200000 150000 100000 50000
0
Fig. 23. Tendance future
d'anthropisation
Fig.24. Corrélation
(superficies forestières et anthropiques)
54
Ces figures renseignent sur une tendance future
d'anthropisation du paysage en étude. Elles montrent en effet,
l'existence d'une relation linéaire entre les classes anthropiques et
les classes forestières la P-value étant différente de 0.
Cette relation est de même forte, le coefficient de corrélation
étant de 96,5%. Elle est cependant négative : l'augmentation des
classes anthropiques entraine en conséquence la régression des
classes forestières. Cette régression forestière est
dépendante de l'anthropisation à plus de 93% (comme l'atteste le
coefficient de détermination). La tendance future de
déforestation est présentée dans la figure 27
ci-dessous.
2018-2078
2018-2058
2018-2038
0 0,005 0,01 0,015 0,02 0,025 0,03 0,035
Tendance future de déforestation
0,011
0,032
0,033
Fig.25. Tendance future de déforestation
La tendance future de déforestation dans la zone
d'étude atteste une régression continuelle des forêts.
Vingt ans après (le court terme), le taux de déforestation
prédit demeure assez bas (0,011%). Par ailleurs, ce taux augmente de
0,032% entre 2018-2058 (le moyen terme) pour augmenter de plus, entre 2018-2078
(le long terme) et atteindre 0,033%.
La section et les sous-sections ci-dessous, traitent des
résultats relatifs à la fluctuation spatio-temporelle des
variables climatiques, leurs corrélations avec la dynamique
forestière et enfin leur prédiction pour le court, le moyen et le
long terme.
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