CONCLUSION GENERALE ET SUGGESTIONS
Dans ce mémoire de master un grand nombre de
thématiques (foresterie, changement climatique, écologie du
paysage) et disciplines techniques (télédétection, SIG,
modélisation spatiale, statistique) ont été
abordées. Cette pluridisciplinarité est indispensable pour toute
évaluation de l'impact environnemental des activités humaines. La
finalité de ce travail était de contribuer à la
prédiction des scenarios paysagers et climatiques en fonction de la
dynamique historique du paysage. Ceci en vue d'entreprendre les mesures de
gestion efficaces capables de limiter tous les risques prévisibles.
Cette étude a été conduite dans la zone
forestière de Yangambi en République démocratique du
Congo. Cette région fait partie des vastes régions des
forêts tropicales soumises au processus de déforestation et de
dégradation forestière.
Grace à la télédétection et au
SIG, à l'approche DPSIR, et aux statistiques descriptives et
inférentielles, cette étude a pu mettre en évidence les
changements historiques d'occupation du sol, la fluctuation historique des
variables climatiques et les prédire pour le court, le moyen et le long
terme. Ces approches combinées, ont aussi permis d'identifier le
principal moteur de déforestation dans la zone forestière de
Yangambi. Les indices descriptifs de la structure spatiale du paysage ainsi que
le dendrogramme de Bogaert, ont complété l'analyse de la
dynamique historique du paysage.
Les résultats attestent une augmentation de la
déforestation d'une décennie à l'autre. Dans la
première décennie, le taux annuel de déforestation est
estimé à 0,007 %. Il augmente à la deuxième
décennie et atteint 0,13% pour finalement atteindre le rythme amazonien
de 0,4% à la dernière décennie. La dynamique historique du
paysage a également été marquée par forte extension
des classes anthropiques (les terres bâties et nues ainsi que la classe
agricole).
Les différents indices de la structure spatiale du
paysage ci-après : le nombre de tache, l'aire moyenne, la dominance des
taches, l'indice de forme ont attesté une forte fragmentation des
forêts primaires en 2000. A l'exception de la dominance, tous les autres
indices cités précédemment, ont de même
attesté la fragmentation des forêts secondaires en 2000.
Globalement, le nombre de tache atteste une forte fragmentation du paysage en
2000 et 2018. Eu égard à l'évolution prospective du
paysage, le modèle Land Change Modeler a attesté une
régression des superficies forestière, avec des taux de
déforestation croissant entre le court et le moyen terme. 0,011% entre
(2018-2038) ; 0,032% (entre 2018-2058) et enfin, 0,033% (entre 2018-2078). Le
modèle montre également une extension considérable des
classes anthropiques dans le court, moyen et long terme.
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Concernant les variables climatiques, les statistiques
descriptives appliquées ont attesté une diminution des
précipitations de la première à la deuxième
décennie, avec un écart de 46,33mm, et une augmentation entre la
deuxième et la troisième décennie avec un écart de
51,36mm. La deuxième décennie a dans l'ensemble enregistré
plus de variabilité que n'importe quelle autre décennie comme
l'ont attesté les statistiques de dispersion.
Les possibles scenarios futurs, établis à
travers trois modèles, ont attesté une diminution des
précipitations, avec des extrêmes diminutions telles que
démontrées par le modèle exponentiel. Les statistiques
descriptives appliquées dans l'analyse de la fluctuation historique de
la température ont attesté une tendance à la hausse de la
température d'une décennie à l'autre, avec des
écarts d'au moins 0,34°C entre la première et la
deuxième décennie, et de 0,28°C entre la deuxième et
la troisième décennie.
Les possibles scénarios futurs de la température
ont été plus robuste que ceux des précipitations au vu des
fortes relations établies entre la superficie forestière et la
température. Les résultats ont attesté une augmentation de
la température d'au moins 0,2°C entre le court, le moyen et le long
terme.
L'application de l'approche D-P-S-I-R (forces motrices
(drivers) - pressions - état (state) - impacts - réactions) de
l'Union européenne, à travers une enquête et une
vérification sur terrain, a pu déniché trois principaux
facteurs de déforestation dans la zone forestière de Yangambi. Il
s'agit de l'agriculture itinérante sur brûlis, de l'exploitation
artisanale de bois énergie et de l'exploitation artisanale de bois
d'oeuvre.
Les différentes analyses statistiques ont
approuvé la prédominance de l'agriculture itinérante sur
brulis. En moyenne, un agriculteur transforme 1ha des forêts aux espaces
agricoles chaque année. Le temps de jachère est très
insuffisant pour que le sol s'enrichisse de nouveau. La moyenne est
estimée à 3 ans.
En plus de l'agriculture itinérante sur brûlis,
les analyses ont pu démontré un deuxième moteur de
déforestation : l'exploitation artisanale des bois énergie. Cette
activité entraine en moyenne une perte annuelle de 0,019ha par
exploitant.
Enfin, l'étude démontre un troisième
facteur de déforestation dans la zone forestière de Yangambi :
l'exploitation artisanale des bois d'oeuvre. Cette activité moins
destructive que les deux premières, entraine une perte moyenne annuelle
estimée à 0,012ha par exploitant.
Dans le souci d'enrichir cette recherche, et de limiter les
probables faits néfastes tels que décrits dans les
scénarios tant climatiques que paysagers, la présente
étude suggère les alternatives ci-après :
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? Approfondir l'étude de la dynamique historique du
paysage tout en quantifiant les émissions de gaz à effet de serre
associée à la déforestation ;
? Approfondir l'étude de la dynamique prospective en
intégrant plusieurs autres variables environnementales,
socio-économique qui peuvent avoir une influence directe et/ou indirecte
dans les transitions interclasses ;
? Ajuster le modèle prédictif des
précipitations en ajoutant d'autres variables afin de mieux expliquer la
variabilité spatio-temporelle des précipitations ;
? Mettre en oeuvre un plan d'aménagement durable,
capable de sédentariser les activités anthropiques dans le temps
et dans l'espace afin limiter les impacts prévisibles ;
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