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2014
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Modélisation de la dynamique des systèmes socio-écologiques en vue de l’élaboration d’un cadre de référence pour la durabilité environnementale et territoriale : application au massif du Fouta-Djalon (Guinée)

Modelization of the socio-ecological systems for the elaboration of a referential framework for the environmental and territorial sustainability: application in the massif du Fouta-Djalon (Guinea)
Alpha Issaga Pallé Diallo, Yves Baudouin et Michel Raymond

Résumés

Cette recherche a permis d’évaluer la dynamique de l’interface société-espace-ressources au massif du Fouta-Djalon en vue d’une prise de décisions environnementales et territoriales durables. Elle s’appuie à la fois sur la télédétection et la modélisation systémique afin d’analyser la dynamique prospective du système territorial. À partir du traitement d’images satellitaires Landsat de 1975, de 1985 et de 2006, l’occupation rétrospective du sol sur 31 ans est caractérisée. Elle révèle une expansion des territoires habité et agropastoral au détriment de celui forestier. L’univers du futur possible du système socio-écologique du massif est cerné sur 150 ans à travers trois scénarios prospectifs. Il s’agit des scénarios « valeur constante », « fluctuation mini-max » et « croissance annuelle continue ». Ces scénarios montrent que l’avenir du système territorial est inquiétant tant sur le plan écologique que sur celui de la stabilité sociale. Après analyse de ces scénarios, le futur souhaitable du système territorial sur 75 ans est présenté par le scénario « durabilité acceptable » ou modèle de durabilité. Un schéma de mise en œuvre accompagne ce modèle de gestion intégrée et durable du territoire et de l’environnement.

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Texte intégral

Nous exprimons notre reconnaissance et nos remerciements à l’Agence canadienne de développement international (ACDI) qui nous a octroyé une bourse d’études doctorales, aux populations et autorités de Labé et de Pita pour leur hospitalité, en particulier à nos guides de terrain et aux personnes interviewées pour leur disponibilité.

Introduction

1« Comment concilier la croissance exponentielle des activités humaines avec le caractère fini de la planète terre » (Kieken et Mermet, 2005) est l’une des préoccupations environnementales de la société contemporaine. En vertu des principes de prévention, de responsabilité et de précaution, nous estimons que pour concilier cette croissance et ce caractère, il faut contrôler et corriger les impacts des activités humaines sur l’environnement. Pour y parvenir, il faut au préalable cerner les incertitudes entourant les systèmes socio-écologiques (SSÉ) en élucidant les interdépendances dynamiques qui caractérisent leur complexité. Ces systèmes intègrent la nature et la société qui sont liées par les services écosystémiques que la première fournit à la seconde et par les perturbations des écosystèmes provoquées par les activités humaines (Liu et al., 2007 ; Bourgeron, Humphries et Riboli-Sasco, 2009). C’est pour cette raison que l’une des particularités de la recherche sur les SSÉ concerne la dynamique temporelle des interactions entre les systèmes écologiques et socio-économiques (US-LTER, 2007).

2Dans cette perspective, plusieurs recherches en prospective environnementale et territoriale utilisent des modèles à base de régression logistique, d’automates cellulaires ou d’agents (Gourmelon et al., 2008). Il s’agit, entre autres, de CORMAS dédié à la modélisation d’espaces complexes de faible emprise spatiale (Bousquet et al., 1998), CLUE et CLUE-S adaptés à la modélisation des changements d’utilisation des sols (Engelen, White et De Nijs, 2002 ; Verburg et al., 2002), FLORES utilisé pour la modélisation de l’utilisation des sols et des ressources forestières (Haggith, Muetzelfeldt et Taylor, 2003), DAHU voué à la modélisation du développement spatio-temporel d’activités anthropiques à fort impact environnemental (Tissot et al., 2005) et L1 consacré à la modélisation de l’évolution de paysages agricoles bocagers (Gaucherel et al., 2006). Selon Gourmelon et al. (2008), ces modèles sont censés intégrer toute la complexité des SSÉ et être des outils d’intervention associant la préservation de l’environnement, l’exploitation rationnelle des ressources et le débat entre acteurs pour engager des réflexions sur le futur. Malheureusement, ces modèles ne traduisent pas réellement cette vocation. D’après Gourmelon et al. (2008), même si certains modèles servent de support à l’élaboration de scénarios prospectifs visant à donner une image des futurs possibles (Houet et Hubert-Moy, 2006 ; Le Tixerant, Gourmelon et Véron, 2008), leur tendance à favoriser le dialogue et la concertation est toutefois rare (Etienne, 2006). Le constat de Redman, Grove et Kuby, (2004), Folke (2007), Liu et al. (2007) va dans le même sens. Ces auteurs signalent que les études dédiées aux interactions hommes-milieux ou aux écosystèmes positionnent le plus souvent l’homme en dehors du système naturel. Ceci limite la prise en considération de la complexité des interactions entre la nature et l’homme responsable des changements environnementaux (Lagadeuc et Chenorkian, 2009).

3Le but de cette recherche est donc de contribuer à l’identification des voies visant à combler cette insuffisance. Elle est réalisée au massif du Fouta-Djalon (Guinée) et s’inscrit dans le cadre de son aménagement intégré et durable. D’après André (2006), les premiers éléments de diagnostic de ce massif qui est le Château d’eau de l’Afrique de l’ouest remontent à 1910 et la reconnaissance de sa dégradation, de la fragilité de ses sols et de la nécessité de sa protection à 1959 lors de la Conférence internationale des sols de Dalaba (Guinée). Depuis, plusieurs actions s’inscrivant dans la perspective de sa protection, de sa réhabilitation et de sa gestion rationnelle puis durable ont été mises en œuvre (Ibid). Néanmoins, l’analyse des diagnostics effectués de 1910 à nos jours et des impacts des actions menées depuis 1959 fait constater qu’il existe un conflit entre deux thèses quant à la reconnaissance de la dégradation du massif. La première thèse soutient que l’équilibre écologique du massif est bouleversé à cause de l’érosion des sols, la réduction de la biodiversité et l’assèchement des cours d’eau résultant des pratiques paysannes extensives dans un contexte de pression démographique. Cette thèse est soutenue par des auteurs comme Pouquet (1956a, 1956b), OUA (1981), Hasson (1988), FAO (1992), Sow et Carrillo (2003). Défendue par d’autres auteurs tels que Detraux (1991), Lauga-Sallenave (1997), André (2002), Pestana (2003), la seconde thèse nuance fortement la première. Elle s’inscrit même en contre-pied du discours qui décrit le massif comme étant un espace dégradé et fortement menacé par des pratiques extensives prédatrices. Elle soutient l’existence de pratiques rationnelles, de logiques et de stratégies paysannes de gestion durable de l’environnement. En plus de ce conflit, on note une pauvreté économique récurrente en dépit des interventions mises en œuvre de 1959 à nos jours. L’incidence de pauvreté y était de 55,4 % en 2005 contre une moyenne nationale de 53,6 % (SP-SRP, 2006) et atteignait 86 % dans certaines Communautés rurales de développement CRD (RA/Labé, 2006).

4Cette ambivalence dans la définition de l’état de dégradation du massif mérite d’être levée afin de combler le déficit de connaissances sur les liens dynamiques qui existent entre les activités de la population et le milieu biophysique. L’objectif de cette recherche est de contribuer à réduire les incertitudes entourant le devenir des SSÉ du massif en rendant plus intelligible la dynamique des systèmes biophysiques en relation avec ceux socio-économiques en vue d’élaborer un cadre de référence pour sa durabilité environnementale et territoriale. Les objectifs spécifiques sont : évaluer la dynamique de l’occupation du sol de 1975 à 2006, explorer l’univers du futur possible du système socio-écologique sur 150 ans (2006-2156), déterminer le futur souhaitable de ce système sur 75 ans (2006-2081) et élaborer un modèle de gestion intégré et durable qui servira de plate-forme de concertation et de négociation entre acteurs. Le futur souhaitable est une attitude face à l’incertitude et résulte des visions contrastées (éventuellement partagées) du futur (Spohr, 2009). Ce futur est construit à l’aune des contraintes du temps présent et des tendances à l’œuvre (Ibid).

Brève histoire du Fouta-Djalon et cadre géographique de l’étude

5Rappelons que cette recherche aborde la prospective environnementale et territoriale du massif du Fouta-Djalon. La partie de ce massif dénommée Moyenne Guinée est le Château d’eau de l’Afrique de l’ouest. Elle abrite la plupart des sources des grands fleuves qui arrosent la sous-région et leurs principaux affluents.

6Le massif du Fouta-Djalon correspond aux limites de l’ancien État du Fouta-Djalon. D’après Diallo S. (sd) et Foutapédia (sd), le Fouta-Djalon désigné par les Peuls « Terre d’Eau, de Fruits, de Foi et de Liberté » (Leydi Diè, Dimè, Diina è Dimaagou en poular) est le territoire des Peuls (Leydi Foulbhè). Cet État fut constitué vers la fin du XVIIe siècle et au début du XVIIIe suite à une conquête peule précédée d’une longue période de pénétration pacifique en trois phases. Au cours de la première, des populations venant du Ferlo, du Bhounndou et du Fouta Tooro s’y installèrent. La deuxième phase se déroula entre le XVe et le XVIe siècle. C’est durant celle-ci que Koli Tènguèla conquit une bonne partie du plateau du Fouta-Djalon. La troisième s’est déroulée entre les XVe et XVIIe siècles. C’est alors que débuta l’hégémonie peule qui se concrétisa par la création d’un État confédéral théocratique en 1725.

7À son apogée vers 1870, l’État du Fouta-Djalon s’étendait de la Casamance à Saareya (dans Kouroussa) et de Kaakandé (à Boké) au Niokolo. Le découpage territorial survenu à la suite de la pénétration coloniale l’amputa de portions entières. C’est ainsi que la haute Casamance (Kolda et Vélingara) et la région de Kédougou furent rattachées au Sénégal, la haute Gambie (Firdou) à la Gambie, le Sud-Est de Satoudougou au Soudan français (actuel Mali), Dabola, Dinguiraye et les parties situées dans Faranah et Kouroussa à la Haute Guinée, la région de Kabala à la Sierra-Leone, Kindia, Boké, Fria et Télémélé à la Basse Guinée, et la région de Bafata à la Guinée Bissau.

8L’assimilation du Fouta-Djalon à une région naturelle dénommée Moyenne Guinée a un caractère politico-administratif. Il n’est pas innocent de la part des pouvoirs colonial et de la Première République d’avoir rebaptisé Moyenne Guinée ce qui correspondrait au Fouta-Djalon. Pour ces pouvoirs, le Fouta-Djalon passait pour une région suffisamment homogène des points de vue géographique, historique, ethnique, religieux, voire économique pour détenir une identité susceptible de menacer à terme l’unité de la colonie puis de la nation guinéenne. L’appellation plus neutre de Moyenne Guinée permettait de gommer en partie cette représentation identitaire.

9Compte tenu de l’étendue du massif, du temps et des moyens dont nous disposons pour mener nos travaux de terrain, nous avons choisi d’appliquer notre recherche sur l’espace des préfectures de Labé et de Pita (cf. carte 1, annexe A1). Cet espace est représentatif du massif aux plans écologique, démographique et de l’aménagement. Cet espace couvre 6 394 km2 pour 574 246 habitants, (90 hbts/km2). Au point de vue écologique, la forme allongée de la zone représentant ces deux préfectures et son inclinaison nord-est, sud-ouest lui offre le privilège de renfermer des zones typiques significatives de chacun des quatre ensembles biophysiques caractérisant le massif. Ainsi, en plus des îlots isolés disséminés ça et là, on y trouve des proportions significatives de la savane soudano-guinéenne dans son extrémité nord-est, de la forêt sèche dans sa partie nord-ouest, des plaines humides dans son extrémité sud et des hauts plateaux au centre. En plus, alternant espaces presque dénudés (plaines et bowé), collines aux versants déboisés, cultures, habitations et toutes les classes de végétation du massif, cette zone présente tous les types de reliefs et d’occupation du sol du massif, ainsi que ses divers stades de dégradation.

10Au plan des actions d’aménagement, la plus importante des dernières décennies est le Programme régional d’aménagement intégré du massif du Fouta-Djalon (PRAI/MFD) qui a répertorié et aménagé 12 Bassins représentatifs pilotes (BRP). Chacune de ces préfectures abrite un bassin versant faisant partie de ces 12 BRP. Il s’agit de la Dimma (source du fleuve Gambie) à Labé et de Guétoyah (source de Guétoyah affluent du fleuve Konkouré) à Pita. S’agissant du degré d’urbanisation, en plus de l’agglomération urbaine de Labé, sont représentées des villes secondaires de la région (Commune urbaine [CU]/Pita), des Communautés rurales de développement (CRD) urbaines (Timbi-Madina), péri-urbaines (Garambè) et très rurales comme Dionfo.

11Les 23 CRD et les deux CU de Labé et Pita couvrent les contrastes démographiques du massif. On y retrouve les densités supérieure (1087 hbts/km2 : CU/Labé) et inférieure (21 hbts/km2 : CRD/Sangaréyah). Cette dernière valeur est représentative des petites densités du massif comme celles de Gaoual (14 hbts/km2), Ouré-Kaba (15) et Koundara (19).

Matériels, méthodes et données

12Pour tenir compte de la complexité des systèmes socio-écologiques (SSÉ), des processus de rétroaction non linéaires qui les définissent et des dynamiques qui caractérisent leur hétérogénéité (Walker et al., 2004 ; Liu et al., 2007 ; Ostrom, Janssen et Anderies, 2007), une approche globale est utilisée. La démarche consiste en une collecte de données (observations et recherche documentaire), une évaluation de la dynamique rétrospective de l’occupation du sol (par traitement d’images satellitaires) et une modélisation systémique (cf. figure 1).

Figure 1 : Organigramme opérationnel de la démarche méthodologique

Figure 1 : Organigramme opérationnel de la démarche méthodologique

Observations et relevés physionomiques

13Les observations et relevés consistent en la caractérisation des types d’occupation du sol, ainsi qu’en l’identification des classes des sols. Au total, 14 unités d’occupation-utilisation du sol sont déterminées. En fonction de leurs usages actuels et de leurs vocations, ces unités ou composantes sont réparties entre trois types d’occupation du sol, à savoir les territoires forestier, agropastoral et habité. Le territoire forestier regroupe six unités : bosquet villageois, forêt claire, forêt galerie, jachère ancienne (de plus de quatre ans), savane arborée et savane arbustive. Le territoire agropastoral rassemble lui aussi six composantes : agroforêt, bas-fond, bowal, champs, jachère récente (de quatre ans et moins) et savane herbeuse. Quant au territoire habité ou terrain bâti, il réunit deux unités, à savoir le village et la ville (cf. formulaire F1 annexe A2). Contrairement aux haies vives des enclos, les bosquets villageois sont des îlots forestiers à proximité des villages et bénéficient d’une protection coutumière pour des motifs historiques, culturels, etc. (Bah, Jean et Trouvé, 1996 ; Sow, 2003).

14Deux raisons justifient la limitation des types d’occupation du sol aux territoires forestier, agropastoral et habité. Premièrement, la détermination de l’occupation rétrospective du sol vise à comprendre l’évolution de l’étalement de l’œkoumène sur la phytocénose. Deuxièmement, les indicateurs de la soutenabilité environnementale (empreinte écologique EÉ, réserve écologique RÉ, etc.) sont utilisés dans la modélisation de la dynamique prospective du SSE. Ces indicateurs ne se calculent que pour les grandes utilisations du territoire (agriculture, élevage, forêts, pêche et terrain bâti ou territoire bâti). Ils ne s’appliquent ni aux composantes unitaires de l’utilisation du sol de façon isolée (savane arbustive, agroforêt, ville, village, etc.), ni en fonction de l’intensité de l’activité au sein d’une utilisation, par exemple le cas des bas-fonds dans l’agriculture, ou celui de la ville dans le territoire bâti, etc.

15La démarche utilisée pour la caractérisation de ces territoires via la description de leurs composantes est la suivante. Quatorze sites échantillons, correspondant aux 14 composantes, sont choisis. Ainsi, chacun des six échantillons du territoire forestier est traversé perpendiculairement aux courbes de niveau afin de les caractériser en tenant compte de toutes les toposéquences. Eu égard à leur homogénéité et du fait qu’ils soient des espaces plus ou moins ouverts, les six zones échantillons du territoire agropastoral sont observées chacune à partir d’un point de stationnement. Par contre, les deux échantillons du territoire habité sont parcourus au hasard.

16Les types de végétation sont distingués en fonction de l’homogénéité des unités physionomiques. Leur désignation est faite en adaptant ces unités paysagères à la terminologie adoptée en 1956 à Yangambi (Trochain, 1957), à la classification de l’UICN, PNUE et WWF (1991), à la nomenclature officielle de l’USGS et du Corine Land Cover (Lesne, 2001). En s’inspirant de Lisowski (1979), ces unités sont décrites suivant quelques-unes de leurs caractéristiques physionomiques et structurales, en l’occurrence la hauteur et la composition floristique. La hauteur est estimée lors des observations et les taxons des espèces floristiques sont déterminés sur la base de notre expérience et par consultation des botanistes. Ainsi, les noms des plantes connues sont directement portés dans la fiche de terrain (formulaire F1 annexe A2). Dans le cas contraire, les noms sont notés en poular pour consulter ces spécialistes afin d’obtenir les noms scientifiques. Également, les traces anthropiques tels les indices de coupe de bois et de feux de brousse sont relevés. La même démarche est utilisée pour caractériser le territoire agropastoral. En ce qui concerne le territoire habité, il est caractérisé en tenant compte du type de maisons, de leur densité et de la présence de déchets domestiques. Les classes de sols sont identifiées comme suit. Les noms des sols distingués sont d’abord notés en poular (formulaire F1 annexe A2). Puis, cette liste est présentée aux pédologues en vue de discerner les types de sols à partir de la correspondance entre les noms en poular et en français.

Recherche documentaire

17La carte administrative du territoire à l’étude, des images diachroniques Landsat couvrant la zone en 1975, 1985 et 2006, les variables, les paramètres et les métadonnées de l’analyse systémique sont obtenus à partir de la recherche documentaire. La carte administrative au 1/500 000 de 1996, sert à délimiter la zone.

18Pour déterminer l’occupation du sol et sa dynamique rétrospective, six images Landsat (deux par année) sont utilisées. Il s’agit des Landsat MSS et SLC de 185 km x 185 km par scène. Le choix des années 1975, 1985 et 2006 est lié à la disponibilité des images et au fait qu’elles couvrent une période suffisante pour apprécier l’évolution rétrospective de cette occupation. La résolution des scènes MSS 2 de 1975 est de 80 m x 80 m. Celle des MSS 5 de 1985 et des SLC 7 de 2006 est de 30 m x 30 m. Nonobstant leurs faibles résolutions, ces images sont fiables pour caractériser l’expansion de l’œkoumène sur la phytocénose. De format GéoTif, elles sont orthorectifiées et projetées au système UTM, WGS-1984, zone 28 et ont été obtenues chez USGS-GloVis au http://glovis.usgs.gov/​. Ces images sont :

MSS, 1975 : EMP217R52_2M19750325 et EMP217R53_2M19750325 ;

MSS, 1985 : LM52020521985096AAA04 et LM52020531985096AAA04 ;

SLC, 2006 : LE72020522006066EDC00 et LE72020532006066EDC00.

19Les variables, les paramètres et les métadonnées, utilisés pour l’analyse systémique, expriment la soutenabilité environnementale et l’évolution démographique et socio-économique. Ces variables et ces paramètres, ainsi que les équations utilisées pour leur calcul et leurs sources sont consignés au tableau 1 à l’annexe B. Les équations non mentionnées dans ce tableau utilisent le code source du logiciel Stella. Ce tableau comporte également les valeurs de certains paramètres, tandis que les métadonnées et leurs sources sont présentées au tableau 2, annexe B.

Évaluation de la dynamique rétrospective de l’occupation du sol

20Pour évaluer la dynamique de l’œkoumène de 1975 à 2006, le traitement des images satellitaires Lansdat de 1975, 1985 et 2006 est réalisé sur PCI Geomatica 9.1 en vue de déterminer l’occupation-utilisation du sol en ces années. L’édition des cartes correspondantes est faite sur ArcGIS 9.3. La dynamique temporelle des types d’occupation du sol retenus est déterminée par comparaison des superficies.

21Le processus de traitement des images Lansdat est le suivant. Après appréciation visuelle des images, les deux scènes de chaque période sont mosaïquées. Ensuite, la zone d’étude est circonscrite à l’aide de la carte administrative. Puis, les classes thématiques à extraire en fonction des résultats de l’observation physionomique sont formulées. Enfin, un nombre représentatif de zones échantillons est sélectionné, l’algorithme de classification choisi, la classification généralisée et la qualité de cette classification évaluée. La méthode de classification utilisée est celle supervisée (Image Classification Supervised). Cette méthode est privilégiée en raison de la possibilité de reprise qu’elle offre et à cause de notre bonne connaissance de la zone d’étude. Lors de la classification, les canaux 4, 3 et 2 sont combinés et l’algorithme par maximum de vraisemblance (maximum likellihood) utilisé. La qualité de la classification est appréciée à l’aide du coefficient Kappa et de la matrice de confusion. Le premier indique l’exactitude avec laquelle les classes thématiques sont restituées en fonction de la signature spectrale échantillonnée. La seconde affiche, pour chaque classe, le nombre de pixels des autres classes qui lui ont été anormalement affectés. Les occupations du sol en ha et en pourcent du total par an sont déterminées après comptage des pixels et calcul des superficies en hectare (ha). L’évaluation de la dynamique rétrospective de l’occupation-utilisation du sol est faite en comparant, pour chaque type d’occupation, ses surfaces en 1975, 1985 et 2006.

Modélisation systémique en vue de cerner l’univers du futur possible de la dynamique du système socio-écologique

22Pour apprécier l’interface société-espace-ressources, la prospective environnementale du territoire (PEnTe) est utilisée. Cette approche est choisie parce qu’elle permet d’étudier les dynamiques futures d’un territoire sur le long terme en l’appréhendant comme un socio-écosystème (Poux, 2005). Le système socio-écologique est ainsi modélisé sur Stella 8.0. en utilisant : Integration method Euler’s method, Run mode normal et Interaction mode normal. En s’inspirant des modèles World 3 et GUMBO, trois scénarios de la dynamique des futurs possibles du système socio-écologique sont simulés sur 150 ans (2006-2156). Il s’agit des scénarios « valeur constante », « fluctuation mini-max » et « croissance continue ». Ces scénarios sont formulés en tenant compte des données chiffrées résultant de la recherche documentaire et de la dynamique rétrospective de l’occupation du sol de 1975 à 2006. Les données documentaires sont relatives à l’évolution des consommations, des rendements, de la production de déchets, etc. pour cette période. Au scénario valeur constante, il est considéré que pour chacun des paramètres entrant dans la construction du modèle, sa valeur sera toujours celle de 2006 (ou celle de la dernière année d’observation). Pour le scénario fluctuation mini-max, il est estimé que chaque paramètre oscillera entre ses minimum et maximum observés de 1975 à 2006. Au scénario croissance continue, il est supposé que pour chacun des paramètres, une quantité x s’ajoutera à la valeur de la dernière année. Cette quantité est l’accroissement annuel moyen calculé à partir de la série des données pour la période 1975-2006.

23Sur la base des résultats de cette simulation, le scénario « durabilité acceptable » ou « durabilité territoriale et environnementale » est élaboré. Le modèle de durabilité sur 75 ans (2006-2081) est élaboré à partir de ce scénario. Dénommé futur souhaitable, ce scénario est conçu après une validation des trois premiers. Cette validation consiste en l’analyse de la dynamique prospective de l’œkoumène. Ainsi, une projection de l’évolution démographique est faite en utilisant la formule de Pn du tableau 1 en annexe B. Ensuite, la superficie moyenne habitée par personne en 2006 est multipliée par le résultat de cette projection tout en tenant compte de la croissance annuelle moyenne de cette superficie. Partant de là, l’année à laquelle tout le capital écologique (CÉ) sera transformé en territoire habité par la nouvelle population est estimée. Enfin, cette estimation est comparée avec les courbes de territoire habité des trois scénarios afin de voir laquelle va correspondre à ce résultat.

24Cette méthode est privilégiée pour valider les scénarios et choisir celui à partir duquel bâtir le modèle de durabilité pour les trois raisons suivantes. D’abord, le modèle de durabilité doit être plus réaliste afin d’être réalisable. Puis, le scénario de base du modèle doit être un outil pédagogique pouvant stimuler l’adhésion des professionnels, des décideurs et du grand public. En troisième lieu, il doit lancer l’alerte sur l’état de l’environnement biophysique du massif et être un plaidoyer pour rencontrer sa mission pédagogique. Chacun de ces quatre scénarios lie, par des interactions et rétroactions, des variables et paramètres caractéristiques de la référence spatiale et des systèmes socio-économique, démographique et écologique.

25La référence spatiale est définie par la superficie des différentes occupations du sol retenues et leurs coefficients. Il s’agit des surfaces et des coefficients des territoires habité, agropastoral et forestier. Pour chaque type d’occupation du sol, le territoire utilisé par une personne en 1975, 1985 et 2006 est calculé en divisant la superficie par la population de l’année en question. Les recensements étant de 1983 et 1996, les populations de 1975 (P0) et de 1985 (Pn) sont calculées en fonction de celle de 1983. La population de 2006 quant à elle est une donnée projetée par Keïta M. L. (2001). Le recours à la surface utilisée par une personne est privilégié parce que les paramètres de la durabilité environnementale (EÉ, CÉ, etc) se rapportent à l’individu par an (hectares globaux, consommation et production par personne/an).

26L’élevage étant extensif au Fouta-Djalon, il est impossible de délimiter et cartographier une aire exclusivement dédiée au pâturage. Mais, on sait qu’en plus des bowé et des plaines, les jachères nouvelles sont les zones de prédilection du bétail. Même si les bowé servent à l’élevage en saison pluvieuse et pendant les deux à trois premières semaines qui suivent le passage des feux annuels pratiqués en début de la saison sèche, ils sont très loin de satisfaire aux besoins en pâturage même en hivernage. Les jachères sont ouvertes, herbacées et les ligneux qui s’y régénèrent sont accessibles au bétail à cause de leurs faibles hauteurs. Donc, pour des besoins de cartographie, on considère que l’agriculture et l’élevage utilisent alternativement les mêmes espaces. Mais les EÉ de ces deux utilisations du territoire ne se calculent pas de la même façon, d’où le besoin de déterminer leurs surfaces correspondantes. Pour pouvoir calculer l’EÉ de chacune de ces utilisations, la surface agropastorale a été subdivisée en surfaces agricole et pastorale. Pour y parvenir, la surface pastorale est déduite du territoire agropastoral et la différence est attribuée à l’agriculture. L’évaluation de la surface pastorale est faite en utilisant la charge pastorale et le nombre de bovins. D’un côté, il est établi qu’en savanes africaines, la capacité de charge est de 1.5 UBT/ha (Douffissa et al., 1995). Indicateur de la pression pastorale sur l’environnement, l’UBT est un animal hypothétique de 250 kg consommant 6,25 kg de matière sèche par jour (Labonne, Magrong et Oustalet, 2003), soit 2,281 t/an. De l’autre, il est estimé qu’au Fouta-Djalon, un habitant possède 0,5 bovins (Boulet et Talineau, 1986). Comme toute moyenne, cette valeur tient compte de la diversité ethnique actuelle du massif. Les surfaces résultant de ce calcul sont consignées au tableau 5.

27Le système démographique est utilisé parce qu’il aide à la prévision et à la planification économique, sociale et environnementale. Pour y parvenir ; les perspectives démographiques, l’évolution de la situation socio-économique et la dynamique du milieu biophysique sont intégrées. À partir de la population de 2006, l’évolution démographique est déterminée en utilisant sa croissance et sa diminution à travers les taux de natalité et de mortalité respectivement.

28Le système socio-économique est exprimé par l’IDH qui intègre la longévité, les niveaux d’instruction et de vie. L’utilisation de cet indicateur est motivée par le fait que les deux premiers caractérisent la dimension sociale et le troisième celle économique. Cette dernière est exprimée par le Produit Intérieur Brut (PIB) par habitant en Parité de Pouvoir d’Achat (PPA) en $ US. Le PIB est déterminé en s’inspirant de Boutaud (2002 ; 2003), qui a établi une équation montrant que le PIB est fonction de l’EÉ.

29Le système écologique est utilisé parce qu’il aide à évaluer la soutenabilité environnementale du territoire. Cette soutenabilité est exprimée par la réserve écologique RÉ (ou déficit écologique DÉ) qui est liée au capital écologique (CÉ). Le capital écologique désigne le stock de ressources écologiques qui fournissent des biens et services de manière durable. Quand les besoins de la population du territoire en biens et services (Empreinte écologique : EÉ) sont supérieurs à la Biocapacité (BC) disponible dans ce territoire, elle accumule une dette écologique DÉ. Dans le cas contraire il s’agit d’un capital écologique. Pour déterminer cette réserve, les deux indicateurs synthétiques agrégés qui lui sont associés, à savoir la BC et l’EÉ sont calculés. Pour le calcul de la BC et de l’EÉ, la méthode Coumpound du Global Footprint Network est utilisée en se servant des données locales. Comme la productivité biologique varie chaque année, les terres productives sont converties en hectares globaux (hag) constants en utilisant les facteurs de conversion. La normalisation des hectares physiques (ha) est faite en multipliant les surfaces, les rendements et les consommations par les facteurs de rendement (yield factor) et d’équivalence (equivalence factor). Le premier rend compte de la productivité d’un type d’espace donné et le second permet de convertir un type d’espace en un espace virtuel. L’EÉ due à la consommation de l’énergie est calculée à partir de l’absorption du CO2 et celle des déchets en faisant la somme des EÉ des catégories de déchets.

30Le schéma conceptuel du modèle est intégré à la figure 1 et son diagramme causal est donné à la figure 2, annexe C. Ce diagramme intègre les variables des quatre systèmes mentionnés ci-dessus. Il est structuré en quatre composantes dont la première comprend la population, l’occupation du sol et la transformation des terres. La seconde touche le calcul de la BC, de l’EÉ et de la RÉ. La troisième aborde le calcul de l’IDH. La quatrième concerne les paramètres, les scénarios et la programmation des scénarios. La programmation porte sur les paramètres liés à l’accroissement du territoire habité, à la conversion des terres productives, à l’évolution de l’IDH et des EÉ des consommations, de CO2 et de déchets. Cette programmation consiste au report des valeurs de ces paramètres suivant les scénarios, en la création d’un Random (choix arbitraire) et à la formulation des opérations du changement d’interface de chaque paramètre au regard des scénarios. Rappelons que les formules ayant servi au calcul des variables du modèle sont présentées au tableau 1 à l’annexe B. Celles non mentionnées dans ce tableau utilisent le code source du logiciel Stella. Les données des variables et des paramètres sont au tableau 2, annexe B. Le modèle de durabilité utilise les mêmes valeurs que le scénario « croissance continue » sur la condition que « la croissance annuelle du territoire habité par personne est nulle ».

31Pour s’assurer de leur fiabilité, les données utilisées sont validées au préalable en confirmant chaque donnée par au moins une seconde source. En plus, les publications scientifiques, les sources éditées par des organismes internationaux et celles où ces organismes sont partenaires sont privilégiées.

Résultats

Caractéristiques, évolution et description des types d’occupation du sol

32Les types établis d’occupation-utilisation du sol correspondent aux territoires habité, agropastoral et forestier. Les cartes 2, 3 et 4 présentent ces types en 1975, 1985 et 2006 respectivement. La figure 3 montre la dynamique d’utilisation de l’espace de 1975 à 2006. L’analyse de ces cartes et de cette figure montre que le territoire agropastoral n’a quasiment pas varié, il baisse légèrement entre 1975 et 1985 et croît de +2,33 % entre 1985 et 2006. Quant aux territoires habité et forestier, les variations sont significatives. Le premier s’est accru de près de +10 % alors que le second a diminué d’environ -12 %. Bien que la période 1975-1985 soit plus courte que celle 1985-2006, l’étalement du territoire habité et la réduction de celui forestier y sont plus importants. On note un accroissement du territoire habité de l’ordre de +7 % de 1975 à 1985 contre près de +3 % entre 1985 et 2006. Le territoire forestier a diminué d’environ -7 % de 1975 à 1985 contre -5 % entre 1985 et 2006. La pression humaine sur l’espace a été plus forte entre 1975 et 1985. En rapportant cette évolution à la population (cf. figure 4), on constate que la surface utilisée par une personne reste constante dans le territoire habité, alors qu’elle baisse continuellement chez les autres. Entre 1975 et 2006, elle diminue de -0,33 ha pour le territoire agropastoral et de -0,44 ha pour celui forestier. Les faibles fluctuations du territoire agropastoral peuvent s’expliquer par le fait que cette activité utilise les mêmes espaces par rotation. Avec celles constatées au niveau du territoire habité, elles peuvent aussi relever des saisons d’acquisition des images. L’examen visuel des cartes d’occupation du sol montre une certaine faiblesse de leur netteté, celle de 1985 en particulier. L’évaluation de la qualité de la classification (cf. tableaux 3 et 4) montre que pour les pixels classés, l’occupation du sol est restituée avec une précision de 89, 75 et 87 % en 1975, 1985 et 2006 respectivement. Pour chacune des séries d’images, quelques pixels n’ont pas été classifiés à cause de la confusion de certaines bandes spectrales. Néanmoins, la précision des classes échantillonnées n’a pas été affectée, parce que l’exactitude de restitution des classes thématiques est déterminée par l’estimateur Kappa qui est de 89 % en 1975, 75 % en 1985 et 87 % en 2006.

Tableau 3 : Résultat global de la classification

Tableau 3 : Résultat global de la classification

Tableau 4 : Table de contingence des incertitudes de la classification

Tableau 4 : Table de contingence des incertitudes de la classification

33Le but visé par la recherche étant de faire ressortir l’évolution temporelle de l’occupation du sol dans l’optique de déterminer les effets des activités anthropiques sur l’organisation des structures paysagères, nous avons affecté les pixels non classés au territoire agropastoral. Le tableau 4 caractérise le degré de séparation des classes. Il montre que l’occupation du sol est classifiée avec une bonne pertinence. Dans l’ensemble, la distinction des différents territoires est satisfaisante. Au regard de ces tableaux et des saisons de prise des images, la faible netteté de la classification, particulièrement en 1985, résulterait de la végétation.

Carte 2 : Carte de l’occupation du sol en 1975

Carte 2 : Carte de l’occupation du sol en 1975

Carte 3 : Carte de l’occupation du sol en 1985

Carte 3 : Carte de l’occupation du sol en 1985

Carte 4 : Carte de l’occupation du sol en 2006

Carte 4 : Carte de l’occupation du sol en 2006

Figure 3 : Évolution de l’occupation du par type de 1975 à 2006

Figure 3 : Évolution de l’occupation du par type de 1975 à 2006

Figure 4 : Évolution de la surface disponible pour un habitant par type d’occupation du sol de 1975 à 2006

Figure 4 : Évolution de la surface disponible pour un habitant par type d’occupation du sol de 1975 à 2006

34La répartition du territoire agropastoral en surfaces agricole et pastorale et leur évolution en fonction des années sont consignées au tableau 5.

Tableau 5 : Répartition des terres agropastorales de 1975 à 2006

Tableau 5 : Répartition des terres agropastorales de 1975 à 2006

35Ce tableau nous fait constater que la proportion de superficie pastorale par habitant ne change pas étant donné que le nombre de bovins par personne ayant servi à son calcul est constant. Toutefois, la surface pastorale totale augmente avec la croissance démographique. La surface des terres agricoles diminue à cause de cet accroissement. Cette réduction entraine une baisse de l’espace agricole par habitant, soit -0,34 ha entre 1975 et 2006.

Univers du futur possible du système socio-écologique sur 150 ans (2006-2156)

36Les figures 5 (a et b), 6 (a et b) et 7 (a et b) présentent la dynamique du système environnemental et territorial du massif du Fouta-Djalon selon les scénarios les plus probables de l’univers du futur possible, à savoir les scénarios valeur constante, fluctuation mini-max et croissance continue respectivement.

Figure 5a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 1 (valeur constante)

Figure 5a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 1 (valeur constante)

Figure 6a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 2 (fluctuation mini-max)

Figure 6a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 2 (fluctuation mini-max)

Figure 7a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 3 (croissance continue)

Figure 7a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 3 (croissance continue)

Figure 8a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 4 (durabilité acceptable)

Figure 8a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 4 (durabilité acceptable)

Figure 5b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 1

Figure 5b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 1

Figure 6b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 2

Figure 6b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 2

Figure 7b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 3

Figure 7b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 3

Figure 8b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 4

Figure 8b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 4

37À travers la figure 5a, le scénario « valeur constante », montre que la biocapacité passe de 4,07 hag/hbt au départ à 0 hag/hbt à la 81e année et reste à cette valeur pour la suite. L’empreinte écologique reste constante (3,47 hag/hbt) et dépasse la biocapacité dès la 7e année. La dette écologique atteint -3,47 hag/hbt à la 150e année, soit l’équivalent de l’empreinte écologique. À partir de la 81e année, toute l’empreinte écologique produite est transformée en dette écologique. L’IDH est constant à 0,55. La population passe de 574 246 habitants à l’année de base à 8 341 894 à la 150e année. À la figure 5b, on voit que le territoire habité couvre les 639 400 ha de la zone à la 87e année. Donc tout le capital écologique est transformé en territoire habité. À partir de cette date, le territoire habité est resté constant et le capital écologique maintenu à 0 ha. La dette écologique croît de 0,01 ha à la 8e année à 146,30 ha à la 80e année et décroît par la suite pour atteindre 0 ha à la 88e. En relation avec la biocapacité et l’empreinte écologique, la réserve écologique totale est fonction de la croissance démographique.

38Les figures 6 (a et b) du scénario « fluctuation mini-max » présentent des résultats à peu près identiques à ceux du scénario précédent. La biocapacité passe de 4,07 en 2006 à 0 hag/hbt à la 77e année et conserve cette valeur jusqu’à la 150e. Quant à l’empreinte écologique, elle oscille entre 3,47 la première année et 3,53 hag/hbt à la 150e. Cette évolution est donc caractérisée par un accroissement et des oscillations négligeables. Malgré cette faible croissance, elle devient supérieure à la biocapacité dès la 5e année. La réserve écologique devient une dette écologique qui oscille entre -0,08 hag/hbt la 5e année et -3,53 la 150e. Dans la période séparant la 129e année et la 132e, elle baisse à -3,64 hag/hbt. La zone d’étude accumule une dette écologique totale entre les 6e et 88e années. Cette dette croît d’abord de 0,08 ha à la 6e année à 42 886,68 ha à la 70e, avant de revenir à 0 ha à la 88e. Elle reste à 0 jusqu’à la 150e année compte tenu que tout le capital écologique est converti en territoire habité. Comparativement au scénario 1, aucune différence n’a été notée dans le présent quant à l’évolution de la population, de l’IDH, de la réserve écologique totale et du territoire habité. On constate des pics extrêmes dans l’évolution des courbes du capital écologique (terres productives) et de la dette écologique totale (ou terres dépréciées). La courbe du capital écologique suit une évolution saccadée aux 63e ; 64e ; 65e ; 66e ; 67e et 68e années. Respectivement, elle prend pour ces années 116 767,15 ; 64 737,01 ; 9 817,17 ; 28 206,47 ; 727 88 et 22 855,42 ha. La courbe de la dette écologique quant à elle, passe de 733,83 ha à la 67e année à 23 048,07 à la 68e.

39Le scénario « croissance continue » donne une autre image de l’évolution de l’anthroposystème. Selon la figure 7a, la biocapacité passe de 4,07 en 2006 à 0 hag/hbt à la 25e année de l’évolution du système et se maintient à ce niveau jusqu’à la 150e. L’empreinte écologique croît continuellement de 3,47 hag/hbt à la première année à 5,37 à la 150e. Elle devient supérieure à la biocapacité à partir de la 4e année et la réserve écologique devient dette écologique qui plafonne à -5,37 hag/hbt à la 150e année. L’IDH évolue normalement jusqu’à la 84e année et dépasse sa limite supérieure qui est 1,00 à partir de la 85e année. À la figure 7b, on constate que tout le capital écologique est transformé en territoire habité dès la 29e année. À partir de la 28e année, la surface des terres productives ou capital écologique totale est nulle jusqu’à la 150e. La dette écologique totale commence à s’accumuler dès la 5e année. Elle passe de 0,13 à la 5e année à 46,58 ha à la 25e et à 0 ha à la 29e. La réserve écologique totale reste en constante évolution en fonction de la croissance démographique et des changements de l’empreinte écologique et de la biocapacité.

Impacts de l’anthropisation sur le système écologique, scénario plus probable

40Les scénarios précédents montrent que l’évolution du système socio-écologique du massif n’est pas durable. Il perd son équilibre écologique à la 8e décennie au scénario « fluctuation mini-max » et à la 9e au scénario « valeur constante ». La biocapacité devient égale à 0 hag/hbt aux 77e et 81e années pour ces deux scénarios respectivement. Tout le capital écologique ou terres productives est transformé en territoire habité à la 88e année dans ces deux scénarios. Au scénario « croissance continue », cet équilibre est rompu dès la troisième décennie. Là, la biocapacité arrive à 0 hag/hbt dès la 25e année et toutes les terres productives sont transformées en territoire habité à la 28e année. Si la tendance actuelle de l’évolution du massif se maintient, on assistera, dans un proche avenir, à un manque de terres productives et à une destruction totale des écosystèmes naturels. Cela entraînera trois conséquences dont la première sera la rareté de nourriture due à la transformation des terres productives en territoire habité. La seconde va être le déficit d’eau causé par la disparition des écosystèmes forestiers. La troisième conséquence sera l’éclatement des conflits socio-territoriaux liés au manque de terres productives.

41La vérification de la conformité de ces scénarios avec la réalité de l’évolution du massif fait constater que la population atteint 1 787 415 hbts à la 64e année, soit un accroissement de 1 213 169. En tenant compte de la superficie habitée par une personne et de sa croissance annuelle moyenne, cette nouvelle population a besoin de 490 605,38 ha pour habiter. Cette superficie dépasse les 483 928 ha représentant le capital écologique ou terres productives de 6 677,38 ha. La 64e année se situe à mi-parcours entre la date où le déséquilibre écologique apparaît aux deux premiers scénarios et celle où ce déséquilibre apparaît au troisième.

42Cette projection du territoire habité serait l’expression d’un modèle statistique linéaire. Étant donné que le présent modèle est dynamique et intègre plusieurs autres paramètres et variables, il ne dépend pas uniquement de la population. Il est également influencé par la RÉ et la transformation du capital écologique en terres dépréciées ou dette écologique totale. Faisant fi de la diminution du capital écologique par ces terres dépréciées, le calcul précédent considère que le territoire habité est le seul à s’étaler sur ce capital écologique dont il sous estime la réduction globale. Concrètement, le territoire habité occuperait tout le capital écologique avant la 64e année. Autrement dit, cette occupation totale va se produire à une année plus rapprochée de celle où le déséquilibre écologique du massif sera constaté au scénario « croissance continue ». Étant plus optimal, ce scénario est celui qui a le plus de chances de se réaliser. Compte tenu que dans les trois scénarios l’empreinte écologique à l’année de départ (2006) est supérieure au seuil de durabilité écologique admissible (1,9 hag/hab), nous fondons le futur souhaitable (modèle de durabilité) sur le troisième qui est le plus probable.

Futur souhaitable du système socio-écologique sur 75 ans (2006-2081)

43Les résultats de la simulation de ce futur désigné « scénario durabilité acceptable » qui fut élaboré à partir du scénario « croissance continue », sont présentés aux figures 8 (a et b) et le modèle qui l’exprime à la figure 9. La figure 8a montre que la population évolue de la même façon que dans les trois autres scénarios. Cependant, on constate dans celui-ci des changements majeurs. Bien que l’empreinte écologique dépasse la biocapacité à la 7e année, cette dernière reste toujours supérieure à 0 hag/hbt. La biocapacité décroît de 4,07 hag/hbt en 2006 à 1,07 à la 75e année, et l’empreinte écologique croît parallèlement de 3,47 à 4,55 hag/hbt. L’IDH atteint 0,95 à la 75e année, frôlant ainsi le seuil maximum 1,00. De la figure 8b on remarque que le territoire habité reste constant à 155 472 ha. Le capital écologique passe de 483 928 ha en 2006 à 483 755,80 à la 75e année, soit une évolution peu perceptible de 172,20 ha (soit 2,296 ha/an). La zone accumule une dette écologique totale à cause de la transformation des terres productives suite à leur exploitation. Cette dette commence par 0,04 ha la 8e année et atteint le maximum à la 75e avec 172,20 ha. À l’instar des autres scénarios, la réserve écologique évolue avec la population tout en respectant l’évolution simultanée de la biocapacité et de l’empreinte écologique.

Modèle de durabilité environnementale et territoriale ou de gestion intégrée et durable du massif du Fouta-Djalon 

44Ce modèle exprime le futur souhaitable présenté par le scénario « durabilité acceptable ». Il concilie la prospérité économique, le développement social et la viabilité écologique tout en les harmonisant aux fonctions du territoire. Il est présenté à la figure 9 et son schéma de mise en œuvre à la figure 10. Au plan social, il suppose un développement accru des infrastructures et des équipements. Au point de vue économique, il propose la création d’industries manufacturières et l’accroissement des rendements agricoles et pastorales sans expansion des surfaces cultivées. Dans le cadre écologique, il optimise les paramètres d’aménagement et protège intégralement le territoire forestier actuel contre l’étalement de l’œkoumène. Seuls les prélèvements sylvicoles et fauniques rationnels y seront opérés. Il prévoit le cantonnement de la population dans le territoire habité actuel, donc aucun accroissement annuel du territoire habité par personne. Si à cela s’ajoute une planification de la croissance démographique par la réduction du taux de natalité on peut constamment maintenir la croissance économique et la durabilité environnementale. La réalisation de ce modèle semble difficile si on ignore les étendues des habitations et champs familiaux. Mais, quand on sait qu’un champ (espace cultivé mobile) ou une concession (espace habité y compris la tapade autour des maisons) s’étend sur plusieurs hectares, on peut conclure que ce modèle est réaliste et réalisable par le maintien de ces surfaces constantes.

Figure 9 : Modèle de durabilité territoriale et environnementale du massif du Fouta-Djalon

Figure 9 : Modèle de durabilité territoriale et environnementale du massif du Fouta-Djalon

Figure 10 : Schéma de mise en œuvre du modèle de durabilité territoriale et environnementale du massif du Fouta-Djalon

Figure 10 : Schéma de mise en œuvre du modèle de durabilité territoriale et environnementale du massif du Fouta-Djalon

Interprétation et discussion des résultats

45Les images satellitaires utilisées pour déterminer l’occupation du sol et les indicateurs composites (empreinte écologique et IDH) entrant dans la structure du modèle ont des faiblesses pouvant affecter des résultats si le chercheur ne prend pas des précautions.

46Même si l’utilisation des images satellitaires est très appropriée pour étudier l’occupation du sol, la méthode ne reste pas sans risque. Selon Tonyé et al. (2000), l’appréciation des changements de l’occupation dv u sol via une comparaison visuelle est limitée par des risques d’erreurs de jugement par rapport à la réalité. Pour minimiser ces risques, nous avons apprécié le degré des changements de l’occupation du sol en suivant la démarche utilisée par Sietchiping (2002). Pour ce faire, nous avons combiné l’examen visuel, l’évaluation automatique de précision et la comparaison des polygones de 1975, 1985 et 2006. En raison de la faible résolution des images satellitaires utilisées, il n’a pas été possible de discriminer les tapades du territoire bâti. Mais, cela n’affecte pas les résultats étant donné que ces tapades appartiennent effectivement à l’espace habité. La tapade (tapada en portugais : parc) désigne l’ensemble de la clôture et de l’espace enclos appelé Gallé où sont combinés l’habitat humain, les jardins de case (association de plusieurs cultures) et quelques constructions destinées au cheptel (Boulet et Talineau, 1986). Également, pour les mêmes raisons que celles déjà évoquées dans la section observations et relevés physionomiques, nous n’avons pas discriminé les villes du reste du territoire habité. En effet, la détermination de l’occupation du sol vise à caractériser l’expansion de l’œkoumène sur le territoire forestier entre 1975 et 2006. En plus, les indicateurs de soutenabilité environnementale utilisés dans le modèle s’appliquent au territoire bâti sans faire une distinction entre la ville et le village. L’EÉ fait l’objet de critiques de la part de certains auteurs comme Nijkamp, Rossi et Vindigni (2004). En plus de son avantage de rendre intelligibles les conséquences environnementales des modes de consommation (IFEN, 2008), ses inconvénients sur lesquels sont fondés les critiques ont été surmontés grâce à l’approche utilisée. Selon les auteurs, le solde écologique qui est la différence entre la capacité biologique (offre écologique) et l’EÉ (demande humaine) prône l’autarcie. De plus, les poids considérés dans le calcul de l’EÉ ne correspondent pas nécessairement à ceux de la préférence sociale. Le fait de calculer l’EÉ en tenant compte des rendements par type de terres pour les principales cultures, de consommation incluant les produits locaux et importés, de l’émission de CO2 et de la production de déchets domestiques à partir des données locales a permis de minimiser ces faiblesses. La limite de l’EÉ quant à l’appréciation du développement durable à cause de l’absence des dimensions économique et sociale, a été surmontée par l’introduction de l’IDH dans le modèle.

47Quant à l’IDH, au-delà de ses avantages comme le fait qu’il repose sur le PIB par habitant, la santé et l’éducation, ses quelques limites ont été écartées ou minimisées. La difficulté de le calculer à l’échelle régionale, a été surmontée par l’utilisation des données de la région (PIB, TA, TBS, etc). Si le mode de normalisation de l’IDH est peu adapté aux pays et régions riches, il est bien adéquat au massif du Fouta-Djalon qui est une région pauvre. Puisqu’il ne s’agit pas d’une comparaison entre pays ou régions, l’utilisation du logarithme du PIB/tête dans le calcul de l’espérance de vie n’affecte pas nos résultats.

48Les résultats de la cartographie confirment la thèse selon laquelle le massif du Fouta-Djalon est dégradé. Ils corroborent ceux des études antérieures effectuées sur certaines forêts classées du massif par le Centre d’études et de recherche en environnement de l’Université de Conakry et le département des eaux et forêts de l’Institut agronomique de Faranah. Les résultats de ces études mettent en évidence la dégradation prononcée des forêts domaniales dites pourtant intégralement protégées depuis l’époque coloniale. En effet, les jachères de quatre ans et moins et les champs occupent : 15,28 % de la forêt classée de Soyah Mamou (Diallo M. D. et Diallo M., 1995), 60,79 % de celle de Souti-Yanfou Kindia (Keïta et Diallo N., 2000), 24,20 % de la forêt classée de Sincéri-Oursa Dabola (Diallo A. I. P., 2002 ; Diallo A. I. P., Boiro, Keïta, Diallo A. et Diallo M. A., 2004), etc.

49D’autres études et des constats de terrain vont dans le même sens et attestent la pression sur l’espace et les ressources du massif. D’après Diallo A. D. (1992), le village de Diandian, autrefois situé à quelques kilomètres de la forêt classée de Pensély à Ouré-Kaba, se termine actuellement à la lisière de cette forêt. Cet auteur note également une forte présence d’activités agropastorales dans la forêt. Lors de nos déplacements sur le terrain, nous avons constaté qu’au plan urbain il est difficile d’identifier la limite physique entre la ville de Labé et la CRD de Garambè. La ville de Pita est confondue avec les villages de Pety, Biliya, Gadha-Koubi, Laliya, etc. Au regard du bâti, il n’existe pas de ligne de démarcation entre la ville de Timbi-Madina et les villages de Laabha, Ley-Tolin, Bamikouré, etc. Selon les explications de nos guides de terrain, ces villes étaient entourées jusque vers les années 1970 par des espaces naturels devenus aujourd’hui urbanisés. Par exemple, N’Dyoolou faisant actuellement partie de l’armature urbaine de Labé était une plaine. L’une des grandes plaines de Timbi, dénommée Hollandè (plaine en poular) Tyééwi qui séparait Timbi-Madina centre et les villages de Ley-Tolin et Bamikouré est maintenant un espace urbain. Une forêt et une petite plaine, converties aujourd’hui en espace bâti, se trouvaient entre la ville de Pita et les villages de Biliya et de Gadha-Koubi.

50Selon la cartographie de l’occupation du sol, l’avenir des écosystèmes forestiers du massif s’annonce inquiétant et la stabilité socio-économique du territoire incertaine. L’analyse de l’accroissement des terres agropastorales montre que la surface pastorale croît continuellement avec la démographie. Résultant de la pression agropastorale sur le territoire, l’amenuisement de la surface agropastorale revenant à un habitant est lié à la croissance démographique. La décroissance de la superficie forestière disponible pour un habitant est une conséquence de cette pression. Elle résulte également des ponctions spatiales effectuées sur le territoire forestier pour l’installation des habitations et des prélèvements en produits forestiers ligneux (bois énergie, de service et d’œuvre). Si le rythme actuel de croissance démographique et d’occupation de l’espace se maintient, on assistera d’ici 30 à 40 ans à une insuffisance du territoire habité et à un manque des terres agricoles et pastorales. Cette insuffisance se soldera par une destruction totale des écosystèmes forestiers, d’une part, et d’autre part, elle entraînera des conflits socio-territoriaux.

51L’expansion de l’œkoumène (de 378 780 ha en 1975 à 452 453 ha en 2006) et la réduction de la surface forestière (de 260 620 ha à 186 947 ha) confirment la pression anthropique sur le massif. Le pourcentage de superficie forestière en 2006 (29,24 % du territoire) et celle agropastorale par habitant (0,52 ha) sont voisines de celles évaluées par d’autres auteurs. On estime que les forêts couvrent 26 % de la surface de la Moyenne Guinée et que la pression agro-démographique est d’environ 0,5 ha/hbt à Labé et Pita (Gouvernement de la République de Guinée, NEPAD et FAO, 2006). La surface cultivée en 1985 selon nos résultats (0,37 ha/hbt) est supérieure à l’estimation de Boulet et Talineau (1986), soit 0,2 ha/hbt. Celle cultivée en 2006 d’après nos résultats (0,18 ha/hbt) est proche des 0,16 ha/hab (Ibid).

52L’analyse de l’évolution simultanée de l’EÉ et de l’IDH, montre que ce dernier croît en fonction de la première. Mais, en observant cette évolution au scénario « croissance continue », on constate que l’IDH dépasse sa valeur limite 1,00 à partir de la 85e année. Cet accroissement au-delà de sa limite supérieure peut être attribué à la croissance concomitante de l’EÉ et des taux de scolarisation (TBS) et d’alphabétisation (TA). En examinant l’évolution de ces deux variables au scénario « valeur constante », on voit que l’environnement est dégradé alors que le développement humain est faible, l’IDH étant inférieur à 0,8 et l’EÉ supérieure à 1,9 hag/hab. Selon Boutaud et Brodhag (2006), un IDH de 0,8 représente un niveau élevé de développement humain et une EÉ de 1,9 hag/hab, le seuil de durabilité écologique. L’examen du scénario « fluctuation mini-max » montre des fortes amplitudes des courbes du CÉ et de la DÉ entre la 63e et la 68e année de l’évolution du système. Ces amplitudes sont attribuables au caractère saccadé de certaines séries des métadonnées (l’écart entre les valeurs supérieure et inférieure étant considérable). Au regard de la figure 6b, le comportement de ces deux variables peut également être associé aux amplitudes de la courbe population.

53À l’instar des modèles CORMAS, DAHU, CLUE, CLUE-S, L1, FLORES, etc., le modèle de durabilité environnementale et territoriale du massif du Fouta-Djalon s’inscrit dans la perspective des programmes internationaux comme l’International Geosphere-Biosphere Programme et l’International Human Dimensions Programme on global environmental change qui visent à explorer les interactions nature/sociétés. Par son caractère prospectif, la diversité et la nature de ses variables, les interactions et les rétroactions de ces variables et le fait d’intégrer toute la complexité territoriale, il diffère des cinq premiers. Les modèles CORMAS, L1 et le générique CLUE ne modélisent que les changements probables à plus ou moins long terme des modes d’occupation des sols. En plus d’être quasi-déterministe, DAHU ne modélise pas l’évolution de l’occupation du sol à long terme mais considère le contexte spatial comme une contrainte de simulation. En plus, ce modèle est utilisé pour simuler les dynamiques d’utilisations sectorielles du milieu en littoral, tel que l’élevage intensif dans les bassins versants côtiers (Tissot et al., 2005) ou la pêche et l’implantation d’infrastructures en mer (Le Tixerant, Gourmelon et Véron, 2008). Notre modèle présente des similarités avec celui FLORES quant à l’objectif de modéliser les interactions des systèmes socio-biophysiques. Mais FLORES aborde les interactions entre des communautés rurales, les ressources forestières et l’utilisation des sols. Notre modèle analyse les interactions dynamiques régissant un système socio-économico-biophysique en intégrant la complexité territoriale, la démographie et les impacts des activités anthropiques. Il n’intègre pas les difficultés liées à la mise en œuvre. Cependant, par l’examen critique de la situation présente et la projection du futur souhaitable à partir d’une analyse approfondie de l’univers du futur possible, il rejette l’idéologie du laissez-faire et porte un intérêt au changement sociétal. À travers la comparaison des besoins de la population à la surface productive disponible, ainsi que la mise en évidence des impacts des modes de vie sur l’environnement, le modèle a permis de démontrer qu’il est impératif de réduire la pression sur les écosystèmes.

Conclusion

54Les résultats de cette étude renforcent la thèse selon laquelle le massif du Fouta-Djalon est dégradé. Ils vont aussi dans le même sens que ceux de plusieurs auteurs comme Meadows et al. (1972), CMED (1987), Commoner (1988), Gallopin, Gutman et Maletta (1989), Shaw (1989), Mathieu (1991) et Kestemont, Frendo et Zaccaï (2006) qui font remarquer que les milieux naturels sont partout à travers le monde fortement dégradés ou menacés de dégradation. Ces auteurs ont constaté que les dommages causés à l’environnement résultent de la combinaison de la croissance démographique, de la pauvreté, de l’utilisation irrationnelle des terres (expansion et surexploitation agricole, nomadisme pastoral et surpâturage, étalement du territoire bâti, etc), de la déforestation, de la surpêche, du niveau de consommation, du progrès technologique, etc. Ces facteurs font qu’il est aujourd’hui difficile, voire impossible, de trouver des régions géographiques dont l’environnement biophysique n’est pas menacé par l’effet concomitant des actions anthropiques et des changements globaux. Certains de ces facteurs tels que la croissance démographique, la pauvreté, l’utilisation irrationnelle des terres, la déforestation, etc. sont à la base de la dégradation du massif du Fouta-Djalon.

55L’étude a permis de cerner la dégradation biophysique actuelle et future du massif du Fouta-Djalon, ainsi que la possibilité de la freiner. Elle a également aidé à réaliser un modèle prospectif de durabilité territoriale et environnementale. Les scénarios simulés apportent des éléments de réflexion intéressants en ce qui concerne les futurs possible et souhaitable du massif.

56Les résultats sont des outils de sensibilisation et d’aide à la décision pour l’aménagement du massif et la protection de ses écosystèmes. Ils pourront servir de source d’inspiration pour d’autres régions ou pays confrontés, comme le Fouta-Djalon, à un manque de données écologiques, socio-économiques et territoriales.

57Plus que les résultats, la recherche a permis de concevoir un modèle pertinent. Cette pertinence se manifeste à travers la nature et la diversité des variables utilisées, les interactions et rétroactions entre ces variables, ainsi que les dynamiques qu’elles génèrent. Sa contribution réside en l’élaboration d’un modèle dynamique adaptable à toute échelle territoriale, du local au national. Pour utiliser le modèle dans un autre territoire, il faut simplement remplacer les valeurs de ses paramètres par celles du territoire en question et tenir compte de la pêche s’il y a des étendues d’eau dédiées à cette activité et de l’énergie nucléaire si elle y est consommée.

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Trochain J. L., 1957, « Accord international sur la définition des types de végétation de l’Afrique tropicale de Yangambi », Bulletin de l’Institut d’Études, nouvelle. N° .13-14, 55-94.

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WWF, GFN, 2008, L’Afrique : empreinte écologique et bien-être humain, Oakland (USA) / Gland (Suisse), WWF International et Global Footprint Network, 36 p.

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Annexe

  

Annexe A : Localisation de la zone d’étude et formulaire de fiche d’inventaire conçu et utilisé pour la caractérisation des principales occupations/utilisations du sol

A1 : Localisation de la zone d’étude

Carte 1 : Localisation de la zone d’étude

Carte 1 : Localisation de la zone d’étude

A2 : Formulaire de fiche d’inventaire conçu et utilisé pour la caractérisation des principales occupations/utilisations du sol

Formulaire F1 : Fiche d’observation et de caractérisation des types d’occupation du sol

Formulaire F1 : Fiche d’observation et de caractérisation des types d’occupation du sol

Annexe B : Équation de calcul des variables du modèle (tableau 1) et données de base (tableau 2)

Tableau 1 : Équations utilisées pour le calcul des principales variables du modèle

Tableau 1 : Équations utilisées pour le calcul des principales variables du modèle

Tableau 1 : Équations utilisées pour le calcul des principales variables du modè le (suite 1)

Tableau 1 : Équations utilisées pour le calcul des principales variables du modè le (suite 1)

Tableau 1 : Équations utilisées pour le calcul des principales variables du modèle (suite 2 et fin)

Tableau 1 : Équations utilisées pour le calcul des principales variables du modèle (suite 2 et fin)

Tableau 2 : Données de base du modèle

Tableau 2 : Données de base du modèle

Tableau 2 : Données de base du modèle (suite 1)

Tableau 2 : Données de base du modèle (suite 1)

Tableau 2 : Données de base du modèle (suite 2 et fin)

Tableau 2 : Données de base du modèle (suite 2 et fin)

Légende : FAO = Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture, GFN = Global Footprint Network, GRG = Gouvernement de la République de Guinée, MAÉEF = Ministère de l’Agriculture, de l’Élevage et des Eaux et Forêts, MEPU-ÉC = Ministère de l’Enseignement Pré-Universitaire et de l’Éducation Civique ; MP = Ministère du plan, NEPAD = Nouveau partenariat pour le développement de l’Afrique, ONU = Organisation des Nations Unies, USAID = United States Agency for International Development ; WWF = Fonds mondial pour la nature, Der/V = Dernière valeur, V/Min = Valeur minimale, V/Max = Valeur maximale, Cr/An = Croissance annuelle moyenne, V. Com = Valeur commune (la même valeur a été utilisée pour tous les scénarios) et Sc. 1 à Sc. 3 = Scénarios 1 à 3.

Note : En plus de la croissance annuelle moyenne, le scénario 3 utilise la dernière valeur. Pour éviter de la répéter, nous l’avons porté seulement au scénario 3.

Annexe C : Diagramme causal du modèle

Figure 2 : Diagramme causal du modèle de la dynamique du système socio-écologique

Figure 2 : Diagramme causal du modèle de la dynamique du système socio-écologique

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Table des illustrations

Titre Figure 1 : Organigramme opérationnel de la démarche méthodologique
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/26296/img-1.png
Fichier image/png, 99k
Titre Tableau 3 : Résultat global de la classification
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/26296/img-2.png
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Titre Tableau 4 : Table de contingence des incertitudes de la classification
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/26296/img-3.png
Fichier image/png, 109k
Titre Carte 2 : Carte de l’occupation du sol en 1975
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/26296/img-4.jpg
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Titre Carte 3 : Carte de l’occupation du sol en 1985
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/26296/img-5.jpg
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Titre Carte 4 : Carte de l’occupation du sol en 2006
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Titre Figure 3 : Évolution de l’occupation du par type de 1975 à 2006
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Titre Figure 4 : Évolution de la surface disponible pour un habitant par type d’occupation du sol de 1975 à 2006
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Titre Tableau 5 : Répartition des terres agropastorales de 1975 à 2006
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/26296/img-9.png
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Titre Figure 5a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 1 (valeur constante)
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Titre Figure 6a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 2 (fluctuation mini-max)
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Titre Figure 7a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 3 (croissance continue)
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Titre Figure 8a : Évolution de la population, de la BC, de l’EÉ et de l’IDH au scénario 4 (durabilité acceptable)
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Titre Figure 5b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 1
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Titre Figure 6b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 2
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Titre Figure 7b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 3
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Titre Figure 8b : Évolution de la population, du territoire habité, du CÉ, de la DÉ et de la RÉ au scénario 4
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Titre Figure 9 : Modèle de durabilité territoriale et environnementale du massif du Fouta-Djalon
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/26296/img-18.jpg
Fichier image/jpeg, 168k
Titre Figure 10 : Schéma de mise en œuvre du modèle de durabilité territoriale et environnementale du massif du Fouta-Djalon
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Titre Carte 1 : Localisation de la zone d’étude
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Titre Formulaire F1 : Fiche d’observation et de caractérisation des types d’occupation du sol
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Titre Tableau 1 : Équations utilisées pour le calcul des principales variables du modèle
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Titre Tableau 1 : Équations utilisées pour le calcul des principales variables du modè le (suite 1)
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Titre Tableau 1 : Équations utilisées pour le calcul des principales variables du modèle (suite 2 et fin)
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Titre Tableau 2 : Données de base du modèle
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Titre Tableau 2 : Données de base du modèle (suite 1)
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Titre Tableau 2 : Données de base du modèle (suite 2 et fin)
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Titre Figure 2 : Diagramme causal du modèle de la dynamique du système socio-écologique
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Pour citer cet article

Référence électronique

Alpha Issaga Pallé Diallo, Yves Baudouin et Michel Raymond, « Modélisation de la dynamique des systèmes socio-écologiques en vue de l’élaboration d’un cadre de référence pour la durabilité environnementale et territoriale : application au massif du Fouta-Djalon (Guinée) », Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne], Systèmes, Modélisation, Géostatistiques, document 674, mis en ligne le 05 mai 2014, consulté le 19 février 2018. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/26296 ; DOI : 10.4000/cybergeo.26296

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Auteurs

Alpha Issaga Pallé Diallo

Ph. D. ès Sciences de l’Environnement, Maître Assistant,
Chef de Département de Biodiversité et Aménagement du territoire,
Centre d’Étude et de Recherche en Environnement (CÉRE),
Université Gamal Abdel Nasser de Conakry (UGANC), B.P. 3817, Conakry, Guinée
alfadjopalle@yahoo.fr

Yves Baudouin

Professeur au Département de Géographie,
Université du Québec à Montréal (UQÀM),
Directeur unités de préprogrammes de cycles supérieurs : Unité de programme de deuxième cycle en Géographie et Unité de programme de Maîtrise en Géographie,
UQÀM, C.P. 8888, succursale Centre-ville, Montréal (Québec), Canada, code postal : H3C 3P8
baudouin.yves@uqam.ca

Michel Raymond

Professeur au Département des Sciences biologiques,
UQÀM, C.P.8888, succursale Centre-ville, Montréal (Québec), Canada, code postal : H3C 3P8
raymond.michelyves@yahoo.ca

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Droits d’auteur

© CNRS-UMR Géographie-cités 8504

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