Analyse du risque d'inondation sur la rive nord du fleuve Niger a Bamako, Mali

CHAPITRE 2 : METHODOLOGIE

Ce chapitre est consacré à l'acquisition des données, leurs traitements et leurs différentes analyses.

La recherche documentaire a porté sur la documentation disponible sur la zone d'étude mais aussi sur les articles scientifiques qui ont abordé l'analyse du risque d'inondation. Elle a permis de bien cerner la problématique de recherche, et de donner une meilleure orientation aux objectifs de recherche fixés. Elle s'est déroulée dans la bibliothèque et les centre de documentation susceptible d'apporter des informations sur les SIG, la Télédétection et l'analyse du risque d'inondation, etc.

2.1 DONNEES

Les données utilisées pour cette étude sont des données spatiales et des données socio-économiques. Les données sont essentiellement composées :

- d'images Landsat TM de 1984, ETM+ de 2000 et OLI-TIRS de 2017 de la scène de Path 199 et Row 51 qui couvre la rive nord de Bamako, La résolution spatiale de ces images multisptiales Landsat est de 30 m.

- de données SRTM de résolution de 30 m pour l'étude du relief, qui couvrent le côté Ouest et Est de la ville de Bamako.

- de données météorologiques de la zone d'étude de 1984 à 2017, collectées auprès d'ANAM (Agence Nationale de la Météorologie).

- de données démographiques de RGPH du recensement de 2009 acquise auprès de l'INSTAT (Institut National de la Statistique).

Les données utilisées pour effectuer les traitements proviennent de sources différentes, elles sont aux formats raster (Tiff), vecteur shp, Excel (xls) et raster.

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Tableau 1: Caractéristiques des données utilisées

N°	Types de données	Format	Echelle de Resolution	Date	Source	Utilité
01	Image Landsat TM, ETM, OLI-TIRS	Tiff	30 m (xs)	1984, 2000, 2017	USGS,GOV	Occupation du sol
02	SRTM	Tiff	30 m	2000	USGS,GOV	Relief de la rive nord
03	Point GPS	Numérique	-	-	Rélévés	Identification des parcelles d'entrainement
04	Carte topographique du Mali	Shapefile	200 000	2017	IGM	Présentation de la zone d'étude et le réseau hydrographique
05	Données météorologiques	Excel	-	1984 à 2017	Info-climat sur internet	Réalisation du diagramme ombrothermique
06	Démographie	Excel	-	2009	INSTAT	Présentation de la zone d'étude
07	Données socio- économique	Numérique/analogique	-	-	Bibliothèque ; Internet	Présentation socio-économique de la zone d'étude

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2.2 TRAITEMENT DES DONNEES 2.2.1 Méthode de traitement

Les opérations de prétraitement sont un ensemble de série de traitement appelé prétraitements. Ces traitements précèdent les traitements proprement dits.

2.2.2 Prétraitement des images

Il s'agit des premières opérations effectuées sur les images.

ü Données et traitements pour l'objectif 1

Données

Images Landsat TM 1984, ETM+2000, OLI-TIRS 2017 Données cartographiques de Bamako

2.2.3 Traitements

Regroupement des canaux

C'est une opération qui regroupe des canaux ayant la même résolution, Une image multi bande créée et renferment les informations contenues de chaque canal. Le stacking qui est le regroupement des canaux est indispensable car il a donné une possibilité de bien effectuer les opérations ultérieures.

Composition colorée et amélioration de contraste

Les images satellitaires se présentent sous forme de canaux numériques caractérisant chaque bande du spectre électromagnétique. Au cours des prétraitements une composition colorée a été élaborée par la superposition des canaux qui sont à la même résolution et elle a permis d'analyser l'occupation des sols.

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La composition colorée en fausse couleur est réalisée avec les bandes 4, 3,2 pour l'image TM et ETM+, et les bandes 5, 4,3 pour OLI-TIRS. Il a été suivi d'une interprétation visuelle et d'identification des zones d'entraînement. Sur la base de la maitrise du terrain, la classification supervisée avec l'algorithme du maximum de vraisemblance a été utilisé pour produire des fichiers matriciels classifiés.

Classification supervisée

La méthode de la classification a permis de sélectionner sur l'image à classifier, un groupe de même pixel ayant la même réponse spectrale et leur attribuer une classe d'occupation.

La classification sur ENVI 4,7 a été effectuée à l'aide des étapes suivantes : - Le renseignement des ROI (Région of Interest)

Il a permis de séparer et de décrire les différentes classes. Les classes sont extraites pour avoir une idée sur la dynamique de l'occupation de la zone d'étude.

-la sélection des échantillons de parcelles d'entrainement ; -la description et le renseignement de différentes classes ; -le choix de l'algorithme de classification.

Interprétation visuelle

Elle a permis d'établir une relation entre la réalité du terrain et les traitements, Estimation de la précision de l'interprétation des images

Pour la validation de la classification, une matrice de confusion a été élaborée. La matrice de confusion a permis de dégager le pourcentage des unités bien classées dans ces classes, les erreurs d'omissions et les erreurs de commission.

ICV=Nombre total des pixels d'un thème bien classés dans sa classe (CI Nombre total des pixels de du thème TI sur le terrain

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ICP=Nombre des pixels bien classés dans sa classe (CI) Nombre total des pixels de thème classe (CI) La vectorisation

La vectorisation consiste à passer du format raster des images classifiées à un format vecteur afin de faciliter l'édition cartographique des différentes images classifiées. Toutes les images classifiées ont été exportées en format shp.

Carte de la dynamique de l'occupation des sols

Après la conversion des images classifiées dans ENVI en format shp, ces images ont été directement importées dans ArcGIS 10.4. Apres l'exploration des différentes couches, ces cartes ont été achevées à partir de la symbolisation et de l'habillage cartographique.

Détection de changement

La détection de changement implique un jeu de donnée temporelle pour des données multi-temporel pour l'analyse quantitatif des effets de changement. Ce processus de détection de changement a permis d'identifier l'état de la dynamique de l'occupation du sol par des images de différentes dates. Il a permis aussi un meilleur contrôle de l'extension des zones inondables par rapport à la configuration future sur l'occupation du sol.

Prévision de la configuration future des zones

La prédiction a permis de faire ressortir l'état de l'occupation de la rive nord de Bamako d'ici l'horizon 2030. Elle a été effectuée avec le logiciel Idrisi après exploration des données.

ü Données et traitements pour l'objectif 2

Données

§ Les images classifiées de 1984 et de 2017

§ Données cartographiques de Bamako

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Traitements

§ Conversion des images classifiées d'Envi à Idrisi

§ Mise en page de la carte de prévision

V' Données et traitements pour l'objectif 3

§ Utilisation du (MNT)

La réalisation de ce MNT a été faite par le mosaïquage des deux dalles (n12-w008-1arc-v3, n12-w009-1arc-v3) de résolution 30 m dans ENVI 4,7 et ArcGIS 10,4. Le Modèle Numérique du Terrain (MNT) est très important pour faire la configuration du relief. C'est à partir du modèle Numérique de terrain que sont effectuées plusieurs analyses.

§ Traitement des données SRTM

§ Mosaïquages

§ Extraction d'une carte de relief

§ Conversion et reclassification du MNT

§ Calcul de la densité de drainage

Une analyse de densité permet de déterminer la densité de drainage du réseau hydrographique, L'outil « Spatial analyst Tools » d'Arctoolbox a permis de calculer la densité. La densité de drainage permet d'identifier les zones fortement drainées.

§ Elaboration de la carte des enjeux

Les enjeux sont des investissements humains tels qu'habitat, les équipements, usines, etc. La carte des enjeux permet de montrer la distribution spatiale de ces implantations humaines menacées par l'inondation.

Une analyse de superposition des couches Bâtis et équipements a permis de ressortir ces différents enjeux.

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Analyses spatiales

§ Identification des zones à risque d'inondation

Le premier travail fut un levé de coordonnées GPS (x, y et z) sur le terrain afin d'avoir les coordonnées des zones exposées au risque d'inondation.

Le logiciel Global Mapper a permis de générer des zones à risque d'inondation.

Ce tableau suivant contient les coordonnées qui ont permis de générer les sites propices.

Tableau 2: Coordonnées des sites exposés aux crues maximales

Coordonnées	X	Y	Z
1	612784,98	1400810,02	334
2	612850,21	1400859,82	335
3	612800,28	1400901,17	335
4	612702,33	1401516,35	335
5	612619,46	1401512,38	336
6	612383,55	1401916,75	337
7	611160,76	1401188,91	338
8	611145,24	1401140,54	337
9	611371,21	1401122,81	337
10	611676,65	1400976,79	335
11	611667,19	1400875,79	336
12	612504,01	1400361,65	330
13	612479,58	1400304,00	330
14	612937,19	1399735,51	328
15	612834,34	1399645,39	318
16	613282,01	1398940,45	322
17	613184,46	1398905,57	324
18	613324,04	1398793,74	322
19	613263,27	1398769,80	322
20	603681,16	1394411,95	327
21	603801,53	1394309,03	327
22	603627,83	1394943,24	330
23	603368,05	1395432,18	335

Le tableau suivant résume la méthodologie utilisée.

30

Figure 10: Diagramme méthodologique

CHAPITRE 3 : RESULTATS OBTENUS ET DISCUSION 3.1 RESULTATS OBTENUS

3.1.1 Dynamique de l'occupation sur la rive nord de Bamako

Une classification supervisée des images Landsat TM 1984, ETM+ 2000 et de OLI-TIRS 2017 a été effectuée sous ENVI 4.7 et a généré 5 cinq classes thématiques :

Le bâti (routes et constructions), le couvert végétal, les sols nus, l'eau et les affleurements rocheux.

3.1.1.1 Occupation des sols de la rive nord de Bamako en 1984

La carte montre une forte présence de végétation et de bâti par rapport aux autres unités d'occupation. Elle montre aussi une forte concentration du bâti dans la zone d'étude et un peux vers le côté Est aussi. _Le côté Ouest a une concentration de la végétation et vers le Nord l'affleurement rocheux domine la végétation. La carte ci-dessous montre l'occupation de 1984

31

Figure 11: Occupation de la rive nord de Bamako en 1984

32

Le tableau suivant montre la matrice de confusion de l'image Landsat TM de 1984, La classification des scènes d'image TM utilisée a été validée avec une précision de 98%.

Overall Accuracy 0,989651929 soit 98, 9652%

Kappa Coefficient= 0, 9857

Tableau 3 : Matrice de confusion de la classification de l'image TM 1984

Classes	Eau	Végétation	Bati	Sols nus	Affleurement rocheux	Total	IPC	Commission	Omission
Eau	1007	0	0	0	0	1007	1	0,00	0,00
Végétation	0	651	0	0	1	652	0,99	0,15	0,76
Bati	0	0	1100	2	1	1103	0,99	0,27	2,14
Sols nus	0	0	21	21	0	42	0,5	50,00	8,70
Affleurement rocheux	0	5	3	0	377	385	0,97	2,08	0,53
Total	1007	656	1124	23	379	3189
ICV	1	0,99	0,97	0,91	0,99
Commission	0	0,001	0,0008	0,4	0,002

La figure ci-dessous présente les proportions des unités obtenues à partir du tableau de confusion pour l'évaluation de la performance des classifications supervisées de 1984.

Eau Végétation Bati Sol nus Affleurement rocheux

Bati

35%

Sol nus

1%

Affleurement rocheux

12%

Végétation

20%

Eau

32%

Figure 12: Proportion des unités des sols de la rive nord de Bamako en 1984

33

Cette figure montre la dynamique d'occupation des sols en 1984, Le bâti était constitué à 35%, 32% pour l'eau, 20% de végétation, 12% d'affleurement rocheux et 1% de sol nus.

3.1.1.2 Occupation des sols de la rive nord du fleuve Niger à Bamako en 2000 La carte suivante montre l'occupation des sols de la rive nord du fleuve Niger à Bamako en 2000

Figure 13: Occupation de la rive nord de Bamako en 2000

Le tableau suivant montre la matrice de confusion de l'image Landsat ETM+ de 2000. La classification des scènes d'image TM utilisée a été validée avec une précision de 99%.

Overall Accuracy 0,992426537 soit 99, 2427% Kappa Coefficient = 0, 9902

34

Tableau 3: Matrice de confusion de la classification de l'image ETM+ 2000

Classes	Eau	Végétation	Bâti	Sol nus	Affleurement rocheux	Total	IPC	Commission	Omission
Eau	677	0	0	0	0	677	1	0,00	0,00
Végétation	0	297	1	0	2	300	0,99	1,00	0,67
Bâti	0	1	1071	0	8	1080	0,99	0,83	1,20
Sol nus	0	0	0	542	0	542	1	0,00	0,00
Affleurement rocheux	0	1	12	0	689	702	0,98	1,85	1,43
Total	677	299	1084	542	699	3301
ICV	1	0,99	0,98	1	0,98
Commission	0	0,003	0,0009	0	0,001

Ce graphique affiche la matrice de confusion de l'image Landsat ETM+ de 200. La classification de l'mage ETM+ 2000 a été validé avec une précision de d'utilisateur de 99%. Les erreurs de commission ne sont pas élevées dans l'ensemble de la classification.

Sols nus

10%

Bâti affleurement rocheux Eau Sols nus Végétation

Eau

8%

Végétation

18%

affleuremen t rocheux

20%

44%

Bâti

Figure 14: Proportion des unités sols de la rive nord de Bamako en 2000 3.1.1.3 Occupation des sols de la rive nord de Bamako en 2017

Le traitement de l'image Lansdat a permis la réaliser la carte d'occupation du sol de 2017 de la rive nord de Bamako.

35

Figure 15: Occupation de la rive nord de Bamako en 2017

Ce tableau révélé la matrice de confusion de l'image Landsat OLI-TIRS de 2017. La classification des scènes d'image TM utilisée a été validée avec une précision de 95%.

Overall Accuracy = 0, 9511700468 soit 95, 1170% Kappa Coefficient = 0, 9221

Tableau 4: Matrice de confusion de classification de l'image OLI-TIR 2017

Classes	Eau	Végétation	Bâti	Sols nus	Affleurement rocheux	Total	IPC	Commission	Omission
Eau	999	0	0	0	0	999	100	0	0,3
Végétation	0	728	27	0	19	774	84	5,94	2,41
Bâti	0	9	3466	0	16	3491	99	0,74	6,88
Sols nus	3	3	32	1139	0	1177	96	41,35	0,71
Affleurement rocheux	0	6	137	1	765	909	84	15,75	4,38
total	1002	746	3662	1140	800	7350
ICV	99	97	94	99	95
Commission	0,0009	0,001	0,0002	0,0008	0,001

36

Apres chaque classification, il était nécessaire de procéder à un rassemblement des pixels et d'éliminer tous les pixels isolés

Eau Végétation Bati Sol nus Affleurement

Sol nus

2%

Bati

57%

Affleuremen t rocheux

13%

Eau

16%

Végétation

12%

Figure 16: Proportion des unités d'occupation des sols de la rive nord de Bamako en

2017

La figure 16 révèle de la matrice de confusion de l'image OLI qui a été validé avec une précision d'illustration moyenne de 95%, Le bâti occupe 57% du sol, l'eau 16%, les affleurements rocheux 13%, la végétation 12% et les sols nus occupe 2%.

Après la classification supervisée des images multi-dates il y a une progression rapide du bâti par rapport aux autres unités d'occupation. Elle montre aussi une régression des cours d'eau et du fleuve Niger par rapport au profit du bâti. Cette progression et régression prouve montre que les zones à risque d'inondation ne sont menacées.

3.1.2 Occupation future de la rive nord du fleuve NIGER à Bamako à l'horizon 2030

Après la classification, les différentes images classifiées montrent l'occupation du sol de la rive nord de Bamako. La superposition des différentes dates deux à deux ont permis d'effectuer les opérations de changement 1984 et 2000, 2000 et 2017 et enfin 1984 et 2017. L'opération de changement de détection a été exécutée à partir de l'environnement ENVI

37

4.7 avec en entrée les trois images classifiées formant ainsi une période de seize ans 19842000) et une période de dix-sept ans de (2000-2017).

Ces résultats présentent l'état des unités de la dynamique de l'occupation des sols de la rive nord en 1984, 2000, et 2017, obtenus à partir de la classification des images satellitaires Landsat TM, ETM+ et OLI-TIRS ont permis de voir les changements observés entre ces trois dates au sein des unités d'occupation des sols de la rive nord de Bamako.

3.1.2.1 Etat de l'occupation des sols de la rive nord entre 1984-2017

Ces résultats parviennent de la classification supervisée des images Landsat TM de 1984, ETM+ 2000, et OLI-TIRS de 2017 de la scène qui couvrent la rive nord de Bamako.

Cette carte montre la dynamique des sols de la rive nord de Bamako entre 1984 à 2000. Les analyses montrent qu'il y a eu stabilité, progression et de régression des sols de la rive nord.

Evaluation du changement entre 1984 et 2000

Entre 1984 et 2000, les d'occupation des sols de la rive nord de Bamako ont connu beaucoup des changements. Cette figure montre les différents changements qu'a connu la rive nord, Sur cette carte on a des unités d'occupation qui ont connu de stabilité, de progression et de régression.

38

Figure 17: Changement entre 1984 et 2000

39

Tableau 5: Matrice de transition du changement des sols entre 1984 à 2000 en pourcentage

2000 1984	Eau	Végétation	Bâti	Sols nus	Affleurement rocheux	Row Total	Class Total
Eau	72,84	0,00	0,195	0,00	0,00	100,00	100,00
Végétation	9,58	35,68	7,04	0,07	15,92	100,00	100,00
Bâti	9,61	22,84	86,42	0,48	35,56	100,00	100,00
Sols nus	0,17	22,39	1,56	99,36	7,09	100,00	100,00
Affleurement rocheux	7,79	19,09	4,78	0,09	41,44
Class Total	100	100	100	100	100
Class Changes	27,16	64,33	13,58	0,64	58,56
Image Difference	-26,66	-42,93	57,95	6,06	-26,34

Evaluation du changement entre 1984 et 2017

Entre 1984 et 2017 la rive nord de Bamako étant le site où est fondé Bamako a connu un changement impressionnant sur la dynamique de l'occupation. La figure ci-dessous présente les différents changements que la rive nord a connus de 1984 à 2017.

40

Figure 18: Changement entre 1984 et 2017

Tableau 6: Matrice de transition entre 1984 et 2017 en pourcentage

2017 1984	Eau	Végétation	Bâti	Sols nus	Affleurement rocheux	Row Total	Class Total
Eau	68,14	0,00	0,073	0,00	0,00	100,00	100,00
Végétation	6,97	32,84	5,468	0,05	12,14	100,00	100,00
Bâti	18,90	43,65	85,594	99,70	59,21	100,00	100,00
Sols nus	5,59	11,16	4,403	0,20	7,69	100,00	100,00
Affleurement rocheux	0,40	12,35	4,46	0,05	20,96	100,00	100,00
Class Total	100,00	100,00	100,00	100,00	100,00
Classe Changés	31,86	67,159	14,41	99,80	79,04
Difference Image	-31,67	-50,867	664,66	-94,68	-58,67

41

Evaluation du changement entre 2000 et 2017

Cette carte révèle les unités d'occupation des sols en progression, en régression et en stabilité entre 2000 et 2017. Elle a été obtenue après la superposition des images de 2000 et 2017.

Figure 19: Changement entre 2000 et 2017

Tableau 7: Matrice de transition 2000 à 2017 en pourcentage

2017 2000	Eau	Végétation	Bâti	Sols nus	Affleurement rocheux	Row Total	Class Total
Eau	90,80	0,37	0,12	0,00	0,27	100,00	100,00
4 Végétation	0,33	49,61	4,28	1,66	13,19	100,00	100,00
Bâti	3,53	35,02	85,74	96,11	45,81	100,00	100,00
Sols nus	534	7,35	4,50	1,81	6,75	100,00	100,00
Affleurement rocheux	0,00	7,65	5,356	0,42	33,98	100,00	100,00
Class Total	100,00	100,00	100,00	100,00	100,00
Classe Changés	9,20	50,39	14,27	98,19	66,02
Difference Image	-6,84	-13,91	384,11	-94,98	-43,89

superficie en m²

Eau Végétation Bati Sol nus Affleurement

rocheux

1984 2000 2017

4000

3500

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

42

43

Figure 20 : Changement observe par les unités d'occupation au cours des trois années 3.1.2.2 Projection de la dynamique de l'occupation de la rive nord de Bamako

à l'horizon 2030

Le logiciel Idrisi offre la possibilité de prédire la dynamique de la croissance urbaine à travers la chaine de Markov. Elle a permis de produire à partir des cartes de l'occupation du sol de 1984 et 2017, la carte de la dynamique de l'occupation du sol à l'horizon 2030. Cette carte de prédiction montre l'état de la dynamique des sols. Cette carte montre une forte progression du bâti en 2030 et qui occasionnera une extension spatiale des zones inondable de la rive nord. C'est dans ce but que le 3ème objectif de ce mémoire est centré sur l'analyse spatiale de l'extension des inondations sur la configuration future de l'occupation la rive nord de Bamako.

Cette prévision a pour objectif de contribuer à une meilleure prise de décision dans la planification des zones à risque d'inondation dans la rive nord de Bamako.

Figure 21: Prévision des unités d'occupation des sols en 2030

Ø Probabilité de transition des unités d'occupation

La probabilité de transition des unités d'occupation du sol est calculée par pixel, Cette probabilité de transition renseigne sur les éventualités de changement ou de conversion des unités d'occupation du sol, Ce tableau est obtenu à partir de la moyenne des cartes d'occupation, des matrices de probabilité de transition du sol de 1984, 2000 et de 2017.

44

Tableau 8: Matrices de probabilité de transition des unités d'occupation des sols calculés à partir de la chaine de Markov en 2030

Classes	Eau	Végétation	Bâti	Sols nus	Affleurement rocheux	Total
Eau	0,85	0,05	0,04	0,05	0,00	1
Végétation	0,00	0,50	0,19	0,16	0,16	1
Bâti	0,00	0,04	0,88	0,04	0,04	1
Sols nus	0,00	0,00	1,00	0,00	0,00	1
Affleurement rocheux	0,00	0,14	0,43	0,10	0,33	1

Ce tableau montre la probabilité de l'occupation des sols en 2030. De 1984 à 2017 et de 2030 le bâti augmentera par rapport aux autres unités d'occupation de sol.

L'analyse ce tableau révèle que parmi les unités d'occupation de sol, la probabilité de changement du bâti est la plus forte (0,88) au profit des autres unités d'occupation des sols.

45

3.1.3 Analyse de l'extension spatiale de l'inondation

3.1.3.1 Les analyses intermédiaires Modèle Numérique de Terrain (MNT)

Figure 22: MNT reclassé de la rive nord de Bamako suivant quatre classes

Le MNT a été reclassée en quatre classes à savoir : les zones très élevées (altitudes entre 515 et 340), les zones d'altitudes moyennes (altitudes entre 340 et 330), les zones de faibles altitude (altitudes entre 330 et 321) et les zones de très faibles altitudes (altitudes entre 321 et 316).

La carte des pentes

Les pentes sont des indicateurs très important dans l'étude des zones inondables. Les pentes très fortes longent la rive, d'Ouest en Est avec la chaine de collines de Koko Koulou, Lassa Koulou, Koulouba, point G, Sikoroni Koulou, Sikoroni Koulou et Nafadji Koulou. Ces collines drainent de fortes quantités d'eaux vers le fleuve Niger qui se situe dans la plaine,

au pied des collines. Les pentes modérées sont peu nombreuses sur l'ensemble la rive nord. Les pentes faibles et très faibles se trouvent au centre de la rive et du côté Sud. Quant aux pentes fortes, elles se situent au nord des communes I, II, III et IV.

Les pentes obtenues ont été ensuite reclassées en quatre classes de la manière suivante :

§ Les pentes entre 0% et 2% sont dans la classe très faible

§ Les pentes entre 2% et 8% sont dans les classes faibles

§ Les pentes entre 8% et 17% sont dans la classe moyenne

§ Les pentes au-delà de 17% sont dans la classe forte

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Figure 23 : Pentes de la rive de Bamako

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Carte des densités de drainages de la ville de Bamako

La densité de drainage permet de déterminer le niveau de drainage d'une zone donnée. Les densités sont plus fortes dans les communes I, II, III et IV.

Figure 24: Densité de drainage de la rive nord de Bamako

Carte des enjeux de la rive nord de Bamako

La carte des enjeux permet de montrer la répartition des activités humaines sur le terrain. Les enjeux ont été classés en trois groupes à savoir l'habitat qui est l'ensemble des zones

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habitées en général, les Transports, l'équipement (les équipements publics et services), la végétation et le sol représentent les zones de cultures.

Figure 25 : Carte d'enjeux de la rive nord de Bamako

3.1.3.2. Simulation de l'extension spatiale de l'inondation

La simulation du niveau d'eau a permis de spatialiser la couverture de l'inondation a l'aide des altitudes. La rive a été sélectionnée pour pouvoir simuler la couverture de l'eau et voir où l'eau atteindrait, en tenant compte de toutes les caractéristiques du terrain qui empêchent l'écoulement comme les digues, les bâtiments, les infrastructures routières) sur la rive nord de Bamako.

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Figure 26 : Extension du risque d'inondation dans la rive nord de Bamako

Cette carte a été obtenue par la combinaison des fichiers de forme représentant les enjeux et de celui obtenue par la simulation de l'extension maximale de l'inondation. On remarque sur cette figure que l'habitat spontané est plus exposé au risque d'inondation. Il y a aussi une extension spatiale sur les ilots, les équipements (centres de santé, les routes). La figure montre que les communes I, II, IV sont plus exposées à l'extension du risque d'inondation et la commune III est moins exposée.

3.1.3.3 Les analyses spatiales

Les analyses spatiales sont des outils d'aide pour une meilleure connaissance de l'extension des unités d'occupation du sol. Elles ont été réparties en deux catégories : les ilots et les habitats spontanés.

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3.1.3.4 Répartition spatiale des ilots sur la rive nord

Les analyses spatiales montrent la distribution spatiale des éléments d'occupation du sol. Les ilots des communes affectés sont : Commune I : 1318,6 ha ; commune II : 1033,3 ha ; commune III : 527, 5 et la commune IV : 1053,0 ha.

Le graphique ci-dessous montre des ilots et ceux exposé à l'extension du risque par commune de la rive nord de Bamako.

	1400 1200 1000 800 600 400 200 0
Superficie en hectare
		Commune I Commune II Commune III Commune IV Superficie tolale des ilots Superficie des ilots exposés

Figure 27 : Part des ilots exposés par commune

Cette précédente figure montre l'étendue des superficies des ilots exposés aux risques d'inondation par commune. La commune dont les ilots sont plus exposés à l'extension du risque est la Commune II avec 44%, suivi de la commune IV, 25%, la commune I, 18% et la commune II, 12%. Les ilots de la commune II sont plus exposés et cela peut être expliqué par le fait que le premier village de Bamako se trouve en commune II. Sur l'ensemble des superficies des ilots, les analyses ont montré que 25% de la superficie totale des ilots sont exposés à une extension de risque d'inondation.

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3.1.3.5 L'habitat spontané

Il est reparti comme suit : la commune I a une superficie de 557 ha d'habitats spontanés ; la commune II, 31 ha ; la commune III, 54 ha et la commune IV, 699 ha.

Les superficies totales de l'habitat spontané non exposé et ceux exposé au risque se présentent de la manière suivante. La commune II abrite 76% de l'habitat spontané qui est exposé au risque d'inondation, 51% pour la commune IV, 22% pour la commune I et 0% pour la commune III. Les analyses ont montré que 38% de l'habitat spontané de la rive nord se trouve dans l'extension du risque d'inondation.

700

Superficie en hectare

600

500

400

300

200

100

0

800

Commune I Commune II Commune III Commune IV

Superficie totale de l'habitat spontané Superficie de l'habitat exposé

Figure 28 : Part de l'habitat spontané exposé par commune

Figure 29 : Inondation en commune I dans le quartier de Bankoni

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Source : BAMBA août 2018

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3.2 DISCUSSION

Sur les deux rives du Niger dans la ville de Bamako, les risques d'inondation sont généralement causés par des fortes précipitations. La montée des eaux du fleuve Niger et le cru des cours d'eaux provoquent un débordement massif des eaux dans la rive nord avec des dégâts matériels et humains. Les résultats obtenus dans cette étude ont permis de faire une meilleure connaissance de l'extension de l'inondation.

Différentes études faites sur la ville de Bamako (Koungoulba, 2009 et Ballo, 2014). Ballo (2014) a estimé que les inondations à Bamako ont engendré de nombreux dégâts dans ces dernières années. Les zones ciblées par ces études sont quelques quartiers de la commune V notamment : Lafiabougou, Hamdallaye Sebenikoro et quelques secteurs de Djikoroni. Selon Ballo la vulnérabilité de ces quartiers au risque d'inondation est liée au mauvais état des voiries, à l'insuffisance voire l'inexistence des réseaux d'évacuation, à l'insuffisance d'équipements collectifs. Aussi le problème d'expansion urbaine qui constitue la cause principale de la prolifération des installations anarchiques et d'occupation des lits majeurs et des servitudes des cours d'eau de commune V de Bamako.

Les résultats obtenus par Koungoulba 2009 confirment la concentration des zones à risque fort dans la plaine alluviale du fleuve Niger et les environs des cours d'eau. La dominance des habitations spontanées et la nature du matériau de construction généralement en banco dans ces quartiers est un facteur aggravant le risque d'inondation. Il montre que les populations vivant dans ces zones subissent des perturbations dans les activités socio-économiques, la prolifération des maladies ainsi que des pertes en vies humaines.

Les résultats obtenus à partir des analyses spatiales ont montré que la rive nord de Bamako est exposée à une extension de risque d'inondation. Sur une superficie totale de 3932,6 ha des ilots, 25% sont exposés à l'extension du risque d'inondation, sur 1341 ha de l'habitat spontané 512 ha, soit 38% sont exposés au risque.

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