Discussion
Extension urbaine de la ville de
N'Djaména
Pour analyser l'extension urbaine de la ville de
N'Djaména, la méthode de télédétection a
été utilisée. Les images Landsatayant une
résolution spatiale de 30 mètres sont très
utilisées pour les études de multidates afin d'apprécier
l'évolution de la couverture du sol dans un espace donné.Dans le
cadre de cette étude, les images TM 1988, ETM+ 2003 et OLI-TIRS 2019
de Landsat ont été utilisées. La méthode de
classification utilisée est celle de superviser avec l'algorithme de
vraisemblance. Ainsi, six (6) classes d'occupation du sol ont été
notées pour les différentes dates à savoir : bâti,
plan d'eau, sol nu, marécage, végétation et champs et
jachères. Ceci a permis d'analyser l'occupation du sol et
l'évolution du bâti dans la zone d'étude. En effet,
l'analyse de la dynamique urbaine de la ville fait ressortir une progression
soutenue de la zone bâtie. Cette dynamique urbaine n'a pu être
encadrée par les pouvoirs publics parce qu'ils n'ont pas pu mobiliser
les moyens et les ressources nécessaires à cela. Il en
découle l'expansion spontanée des espaces s'effectuant le plus
souvent sur des zones nonaedificandi notamment le lit des fleuves Chari et
Logone ainsi que des zones bases submersibles (Tobro, 2016).
Détermination du risque
d'inondation
Les études du risque d'inondation basées sur les
SIG et l'analyse multicritère sont encore à un stade embryonnaire
dans la zone d'étude. Toutes fois quelques travaux dans la ville
confirment nos résultats. D'après nos résultats 203.46
km² soit47,69 % des terres de la superficie de la ville sont fortement
exposés au risque d'inondation et s'étendent principalement dans
les arrondissements 1, 4, 5, 6, 8 et 9. Ainsi que les abords des cours d'eau.
UNOSAT (2012) indique le terrain au confluent du Chari et du Logone et les
quartiers du Sud restent le terrain le plus inondable de la ville. Les travaux
similaires ont été réalisés hors du Tchad.
Au Bénin, Koumassi et al. (2014)ont
utilisé les images TM de Landsat, des données hydroclimatiques et
des produits dérivés d'un modèle numérique de
terrain (MNT) pour évaluer le risque d'inondation dans le bassin de
Sota. Ils obtiennent 16 % des zones fortement exposées au risque
d'inondation et se situent aux abords immédiats des cours d'eau. Au
Cameroun, Zogning montre l'importance des MNT et de l'imagerie satellitaire
pour cartographier les zones à risque d'inondation dans le bassin
versant de Mfoundi à Yaoundé. Ils abordent une approche
cartographique par combinaison multicritère et obtiennent 9,23 km²
soit 26% de la superficie du bassin versant du Mfoundi est potentiellement
inondable.
Prédire les éléments de
l'extension urbaine en 2030 pouvant être affectés par les risques
d'inondation.
L'analyse du risque d'inondation a conduit à cette
étude de faire une prédiction des éléments
l'extension urbaine en 2035 pouvant être affectée par les risques
d'inondation. Les modèles de simulation dynamique sont utilisés
dans l'optique d'une démarche exploratoire du futur.Ils sont
utilisés pour leur apport à la compréhension et à
la formalisation des processus expliquant les changements d'un territoire
(Moreno et al., 2012), pour l'évaluation de zones
potentiellement dynamiques dont la plausibilité d'évolution est
estimée par un ou plusieurs modèles à travers le
degré de probabilité d'un changement sur une portion du
territoire (Aguejdad, et al., 2016). Parmi eux on peut citer le
modèle SLEUTH et NEDUM-2D utilisé par Aguejdad et al. (2016),
dans la ville de Toulouse pour prédire l'étalement urbain. Le
modèle Automate Cellulaire de Hjirt (ACH) a été
utilisé par Chafik (2018), dansmassif d'Aghbalou-larbi au Maroc pour
modéliser la forêt. Agbanou et al., (2018) ont
utilisé le modèle LCM dans la région soudanienne au
Nord-Ouest du Bénin. Dans cette étude, la prédiction de
l'extension a été spatialisée à l'aide du
modèle LCM à partir des données d'occupation du sol de
1988 et 2019 et s'appuie sur les facteurs comme l'altitude, la pente, la
distance par rapport aux routes, la proximité des localités et
des cours d'eau. Ainsi, à partir des cartes de transitions,
observées et des variables explicatives et la carte de prédiction
ont été élaborées par le réseau neurone.
Cette carte de prédiction à l'horizon 2035 a permis d'avoir une
idée sur l'aspect qualitatif et quantitatif des éléments
de l'extension urbaine. Le résultat révèle que d'ici 2035
la ville sera probablement dominée par la zone bâtie soit 64,74
%de la superficie de la ville. Cette augmentation se fera au dépens de
la formation végétale et les zones marécageuses ce qui
provoquera davantage les risques d'inondation dans la ville de
N'Djaména. Car l'extension des surfaces imperméabilisées
non seulement inhibe l'infiltration, accentue le ruissellement et canalise
l'écoulement, mais crée une chaîne d'effets induits.Partant
de ce constat, les inondations ne devraient plus être
considérées comme des risques naturels dans la ville, mais
plutôt comme des risques inhérents à la croissance de la
ville.
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