Données et Méthodologie

Présentation de la zone d'étude et cartographie

La zone d'étude se situe dans la province Orientale de la R. D. Congo (Fig. 1). La végétation dominante est la forět dense humide qui correspond au ≪ closed evergreen lowland forest ≫ [10]. Du fait de la densité croissante de la population et des activités anthropiques, ces forěts subissent des pressions d'ordre divers : agriculture, chasse et récolte, bois de chauffe, charbon de bois entre autres (Fig. 2).

Fig. 1.

Situation de la scène dans la Province orientale en RD Congo.

La détermination de la classe forět a été réalisée à partir de la classification d'une image de type Landsat ETM+ (Path : 176; Row : 060), de 185 km × 185 km d'étendue, 30 m de résolution et datant du 03 mars 2001. Le point central de cette image a pour coordonnées 0°0′N et 25°0′E et contient dans sa partie nord, la ville de Kisangani (0°31′N et 25°11′E) qui est la troisième ville économique de la R. D. Congo et la capitale de la province orientale (Fig. 1). Cette zone d'étude est la plus densément peuplée de toute la province du fait de la proximité de cette ville qui est la principale agglomération (682 600 habitants en 2004) de la région avec de nombreuses infrastructures socioéconomiques telles qu'un aéroport international, un port sur le fleuve Congo.

La classification, d'abord non supervisée a été effectuée par le module ISOCLUST du logiciel Idrisi 3.2 avec les bandes 4, 3 et 2. Ces bandes désignent respectivement les longueurs d'onde du proche infrarouge (0,75–0,90 µm), du rouge (0,63–0,69 µm) et du vert (0,52–0,60 µm). Six classes d'occupation du sol ont été obtenues. Ensuite, la validation de la définition des classes a été faite grâce à la comparaison avec la carte de l'occupation du sol de la R. D. Congo produite à l'échelle 1:2 500 000 par le Musée Royal d'Afrique Centrale [11]. Pour les besoins de l'étude, trois classes d'occupation du sol ont finalement été définies: la classe eau qui représente les cours d'eau, la classe forět représentant la forět dense humide et la troisième classe regroupant l'ensemble des autres types d'occupation du sol (sol nu, zone agricole et infrastructure, forět dégradée, végétation aquatique).

Fig. 2.

Illustration de l'anthropisation du milieu forestier en République Démocratique du Congo : culture de manioc à l'intérieur de la forět (à gauche); jachère dans la forět (à droite); la présence d'arbres morts sur pieds traduit le passage du feu dans ce milieu (agriculture itinérante sur brûlis ou feu de forět). Photo: BAMBA Issouf

La scène a ensuite été subdivisée comme l'ont fait Sader et al. [12], en cellules de 10 km × 10 km afin d'analyser la structure du paysage de la zone d'étude, soit un total de 266 cellules pour l'ensemble de la zone d'étude.

Indices de structure spatiale

La caractérisation de la structure paysagère a été faite par le calcul d'indices dans chacune des cellules. II existe un nombre important d'indices que l'on pourrait utiliser pour décrire et quantifier la structure du paysage [15, 16]. Dans le cas de cette étude, nous en avons choisi quatre permettant aussi de quantifier la fragmentation forestière.

Premièrement, le nombre de taches (n) appartenant à la classe forět a été déterminé.

Ensuite, l'aire totale (a_t) occupée par la classe forět a été calculée dans chaque cellule. La surface totale d'une cellule étant de 100 km², nous avons décidé de l'exprimer en pourcentage (%).

Puis, la dominance D (a) qui indique la proportion d'aire occupée dans l'aire totale (a_t) par la plus grande tache de la classe forět, notée a_max [17]:

(1)

avec 0 < D (a)  100. Plus la valeur de la dominance est grande, moins la classe est fragmentée. Enfin la dimension fractale Df de la classe forět dense a été utilisée. Cet indice est considéré comme une mesure du degré d'anthropisation des taches dans une classe du paysage [18]. En effet, les objets naturels sont caractérisés par des formes complexes avec une valeur de dimension fractale élevée (Df≈2) tandis que les objets modelés par I'Homme ont des formes caractéristiques régulières (carré, rectangle…) et une valeur de dimension fractale faible (Df≈1) [18]. Mesure de complexité du paysage, la dimension fractale permet de quantifier le degré d'irrégularité et de fragmentation d'un objet [19]. Elle est déterminée par la relation qui existe entre le périmètre et l'aire de l'ensemble des taches de la classe [19, 20]:

(2)

où k est le facteur de graduation aussi appelé ≪ préfacteur ≫ [20] défini comme une constante et reflétant les formes des taches [21], a_i et p_i sont respectivement l'aire et le périmètre de la i-ème tache de la classe forět. La reformulation de l'équation (2) en utilisant une transformation logarithmique donne :

(3)

Dans la pratique, la régression linéaire logarithmique entre les aires (log a_i) et les périmètres (log p_i) de l'ensemble des taches de la classe permet d'obtenir la dimension fractale par la détermination de la pente [22]. La dimension fractale de la classe équivaut ainsi au double de la pente de cette droite de régression.

L'effet de la densité de la population sur la structure spatiale de la forět s'est faite via l'analyse des relations et l'ajustement de modèles entre la densité de la population et les différents indices calculés pour la classe forět dense (nombre de taches n, l'aire totale a_t, la dominance de la grande tache D (a) et la Dimension fractale Df). Les courbes de tendance ont été tracées dans Excel dans lequel le programme calcule en permanence l'ajustement du nuage de points par la méthode des moindres carrés. Le choix d'un modèle a été fait suivant la disposition du nuage de points et surtout la valeur du coefficient de détermination (R²). Ce coefficient a été utilisé pour mesurer la qualité de l'ajustement des estimations de l'équation de régression [23]. II permet d'avoir une idée globale de l'ajustement du modèle et s'interprète comme la part de la variance de l'indice pris en compte expliquée par la variation de la densité de la population. II varie entre 0 et 1 et s'exprime souvent en pourcentage. L'ajustement sera d'autant meilleur que R² est proche de 1 ou 100%.

Pour établir ces relations, à chaque valeur de la densité d_j allant de 0 à 100 habitants/km², il a été attribué une valeur unique de l'indice qui est la valeur moyenne de l'indice considéré (Ind) pour les x cellules ayant la měme densité d_j et obtenue suivant (4):

(4)

où Ind_i est la valeur de l'indice calculée dans la cellule i de densité de population d_j.

Les valeurs moyennes des indices ont été retenues afin de présenter la tendance générale de l'effet de la densité de la population sur la structure de la classe forět. Procédant ainsi, c'est l'ensemble des cellules de la grille qui a été pris en considération. En plus, dans la pratique, certaines valeurs de densité de la population avaient des fréquences très élevées tandis que d'autres n'étaient présentes que dans très peu de cellules. La moyenne a donc été utilisée pour donner le měme poids aux valeurs de l'indice à partir de nombreuses observations. Ainsi, l'utilisation de la moyenne a permis à chaque groupe de cellules ayant la měme densité de population d'ětre représenté par une seule valeur de l'indice pris en compte.

Cartographie

Les résultats de la classification (Fig.3) montre que la scène d'étude se situe en zone forestière. II n'existe pratiquement plus de forět dans la proximité de la ville de Kisangani et dans la partie ouest de la scène.

Fig. 3.

Carte de l'occupation du sol et du maillage de la zone d'étude en cellules de dimension 10 × 10 km. La forět dense est plus fortement présente dans la partie est de la zone d'étude qu'à l'ouest. Cette différence de distribution spatiale est liée à la présence d'un réseau routier plus dense à l'ouest de la zone d'étude.

Fig. 4.

Carte de la densité de la population en habitants par km² (habitants/km²) obtenue par interpolation des valeurs de densité de la population dans chaque cellule de 10 km × 10 km. Le gradient concentrique de la densité de la population décroît à mesure que l'on s'éloigne de la grande ville de Kisangani. Les cellules exclues de l'analyse sont situées tout autours de la ville de Kisangani et représentées par la couleur la plus foncée, avec la densité supérieure à 100 Habitants/km².

En effet, plus des deux tiers du paysage (68%) est occupé par cette classe forět (Table 1). La forět est plus dominante dans la partie est de la zone d'étude qu'à l'ouest où on note la présence d'un réseau routier plus ou moins dense (Fig. 1).

La répartition de la densité de la population dans la scène (Fig. 4) montre que les plus grandes valeurs de la densité de la population sont surtout observées autours de la ville de Kisangani avec plus de 100 habitants au km².

Table 1:

Proportion des classes d'occupation du sol dans le paysage complet de la scène. La forět dense reste encore dominante dans le paysage.

Effet de la densité de la population sur la structure spatiale de la forět

Les variations des indices de structure spatiale de la forět en fonction de la densité de la population sont illustrées par des courbes de tendance (Fig. 5). En fonction de la qualité de l'ajustement donnée par la valeur du cæfficient de détermination R², trois modèles de régression ont été retenus: le modèle linéaire (Dimension fractale, aire totale), modèle parabolique (nombre de taches) et le modèle polynomial (Dominance). Toutes les relations de cette figure sont hautement significatives (p < 0.01).

Nombre de taches des classes

La Figure 5A montre l'existence d'une relation de type parabolique entre le nombre de taches dans les grilles et la densité de la population. Le cæfficient de détermination (R² = 0.50) indique que la densité de la population explique 50% des variations du nombre de taches dans le paysage. La courbe parabolique de la régression illustre une augmentation du nombre de taches de forět à mesure que la valeur de la densité croit et cela jusqu'à un certain seuil (environ 60 habitants/km²). Au-delà de cette valeur, le nombre de taches commence à diminuer.

Aire totale occupée dans les paysages

La Figure 5B montre que les proportions occupées dans le paysage par la forět dense évoluent suivant une corrélation linéaire négative avec la densité de la population. En effet, plus la densité de la population est élevée, plus l'aire occupée par la forět dense dans le paysage diminue. Cette régression est exprimée par un coefficient de détermination de plus de 0.53 démontrant que densité de la population explique à plus de 53%, la variation de l'aire occupée par la classe forět dans le paysage.

Dominance de la plus grande tache

La dominance de la plus grande tache et la densité de la population sont inversement liées suivant une régression polynomiale d'ordre 3 (Fig. 5C). Ce modèle a présenté le coefficient de détermination le plus élevé (R²=0.76) contrairement à un modèle linéaire ou polynomial. Trois groupes de valeurs de la dominance en fonction de la densité de la population peuvent ětre décelés. Pour une densité de la population inférieure à 30 habitants au km² (Fig. 5Ca), les valeurs de dominances sont concentrées entre 70% et 100%, avec une valeur moyenne de la dominance dans cette classe qui est de 86.2 ± 15.12. Entre 30 et 60 habitants au km² (Fig. 5Cb), les valeurs sont dispatchées entre 75% et 5% pour une moyenne de 36.43% ± 26.65. Enfin, au delà de 60 habitants au km² (Fig. 5Cc), elles restent plus ou moins constantes autours de la dominance moyenne de 7% ± 6.05. Aux faibles densités de la population, la classe forestière reste donc dominante dans le paysage. Plus les valeurs de la densité sont élevées, plus cette dominance diminue jusqu'à se stabiliser à une très faible valeur. Lorsque la densité de la population continue de s'accroître, la grande amplitude observée entre les tailles des grandes taches et les autres taches diminue, occasionnant plus d'équitabilité entre les taches dans le paysage.

Fig. 5.

Relations entre la densité de la population et les indices de structure spatiale

Dimension fractale

Les valeurs de la Dimension fractale de la classe forestière dans les cellules sont comprises entre 1.5 et 1.1 (Fig. 5D). Les valeurs les plus élevées de cet indice correspondent à des densités de population faibles. Ces deux variables sont inversement corrélées avec un coefficient de détermination R²=0.51. Plus la densité de la population atteint des valeurs élevées, plus faible devient la valeur de la dimension fractale; l'effet de l'anthropisation du paysage devient alors plus manifeste. Les grandes taches forestières avec une valeur de dimension fractale plus élevée due à leurs formes naturelles plus complexes sont remplacées par de petites taches aux formes de plus en plus régulières et donc à valeur de Dimension fractale plus faible.

Le calcul des corrélations linéaires entre ces indices pris deux à deux a révélé que tous les quatre indices sont corrélés entre eux. Ces corrélations hautement significatives (p < 0.01) ont des cæfficients de détermination (R²) supérieurs à 0.31. Le nombre de taches est inversement corrélé aux autres indices que sont l'aire totale de la classe, la dominance de la plus grande tache et aussi la dimension fractale de la classe.

Approche méthodologique

La présente étude a permis de montrer l'influence de la densité de la population sur la structure paysagère en zone forestière congolaise. Pour mieux comprendre les processus de changement de la couverture végétale, nous avons considéré la densité de population comme le principal facteur potentiellement responsable de ce changement. Le choix de la densité de la population n'est pas fortuit. En effet, il est admis que l'augmentation ou la diminution de la densité de la population dans une zone donnée a un impact sur l'environnement immédiat [24]. D'autres études sur les facteurs influençant la vulnérabilité des forěts du bassin du Congo ont également identifié la densité de la population comme une variable importante à considérer [25].

Le choix d'un système de maillage dans de telles études n'est pas nouveau. Les cellules permettent de subdiviser la zone en plusieurs échantillons afin de générer une base de données de proximité qui relate au mieux les informations sur la zone d'étude. Cette approche de maillage avec des cellules de dimension 10 km × 10 km a aussi été utilisée par Laporte [26] pour créer une carte nationale du déforestation en R. D. Congo par le calcul de la probabilité de déboisement. Mais cette méthode est limitée par la forte proportion d'autocorrélation spatiale qui pourrait exister entre les cellules voisines. En effet, dans cette étude, une měme contrée de superficie supérieure à 100 km² a été subdivisée en plusieurs cellules avec des densités de population identiques. II est alors évident que la valeur de la densité dans une cellule quelconque puisse exercer une influence sur les autres cellules proches ou měme à quelque distance à cause de l'autocorrélation spatiale [27, 28, 29]. C'est aussi pour atténuer cet effet d'autocorrélation spatiale entre les cellules que la moyenne des indices a été attribuée à chaque valeur de densité de population entre 0 et 100 habitants par km².

Choix de la zone d'étude

Située dans la proximité du bassin du Congo, la zone d'étude est soumise à la pression exercée par la population en croissance permanente sur la ressource forestière [7]. La proximité de Kisangani, troisième ville économique de la R D Congo, à travers son pouvoir attractif de grand centre urbain, influence cette densité. L'impact de l'homme sur les paysages devient alors détectable [30]. En effet, la dégradation forestière est surtout remarquable le long des grandes voies de communication (fleuves, routes, pistes) ainsi qu'autour des agglomérations [31, 32]. Dans le cas de cette étude, les plus faibles proportions de forět dense sont localisées autours de Kisangani ainsi que dans la partie ouest de la zone d'étude (Fig. 3). Cette partie (ouest) dispose d'un réseau routier, constitué de routes non asphaltées et de pistes reliées directement ou indirectement aux villes de Yangambi et de Kisangani (Fig. 1). En outre, la Figure 3 indique clairement que les plus fortes densités de la population sont observées dans cette měme partie, surtout autour de la ville de Kisangani, pôle économique de la province. Dans la zone d'étude, la pression démographique s'exerce à partir d'un noyau qu'est la métropole de Kisangani. On assiste au modèle de dynamique paysager défini par Forman [33] comme le modèle nucléaire avec pour centre de pression, la ville de Kisangani. Suite à la croissance démographique et aux faibles possibilités de diversification économique, la population exerce des activités diverses indispensables à sa subsistance et cela, au détriment des ressources environnantes dont la forět. En effet, les forěts sont converties progressivement en terres agricoles, en plantations, en routes ou alors modifiées par l'exploitation du bois d'æuvre, du bois de chauffe, du charbon de bois, par l'agriculture itinérante sur brûlis et/ou d'autres activités d'extraction [34]. La pression démographique croissante exercée sur les ressources naturelles, en bouleversant l'équilibre délicat entre les méthodes de production traditionnelles et les ressources naturelles disponibles cause de la dégradation du couvert forestier [26, 32, 35].

Choix des indices de structures spatiales

De nombreux indices ont été proposés pour quantifier et mesurer la structure paysagère (e.g., FRAGSTATS, [36, 37]). Dans la présente étude, nous avons utilisé des indices découlant directement de la définition de la fragmentation. En écologie du paysage en particulier et en écologie de façon générale, la fragmentation forestière est devenue un thème de recherche très important pour la conservation [38]. En effet, la fragmentation entraîne une réduction de l'aire totale et une augmentation du nombre de taches [15]. Ce sont donc ces variables que nous avons mesurées et analysées. En plus, la dominance de la plus grande tache de la classe a été prise en compte car la fragmentation suppose le morcellement et donc la diminution de la taille des taches vers de petites taches de tailles similaires. Et pour montrer l'effet anthropique, la dimension fractale a été utilisée. Avec l'intervention de l'Homme, les formes des taches deviennent plus régulières et cela est quantifié par des valeurs de la dimension fractale plus faibles. L'existence de corrélation entre ces indices, měme si elle indique une redondance de l'information [16], constitue un argument pour mettre en évidence le fait que les observations ne sont pas dues au hasard. En effet, la fragmentation est un processus bien précis qui implique plusieurs paramètres et variables à considérer ensemble. Pendant que le nombre de taches augmente, les grandes taches sont morcelées, réduisant l'aire totale de la classe. Le tout est occasionné par l'influence anthropique illustrée par la diminution des valeurs de la dimension fractale. Ce sont donc ces paramètres qui s'accompagnent pour aboutir à la fragmentation comme résultat.

Effet de la densité de la population et la structure paysagère

Cette étude a montré que la densité de la population a une influence sur la structure du paysage forestier. En effet, la variation de la densité de la population entraîne aussi une variation des indices de structures spatiales. Aux valeurs de plus en plus élevées de la densité de la population sont associées, l'accroissement du nombre de taches, la réduction de l'aire totale, la diminution de la dominance au niveau des taches et la réduction de la dimension fractale (Fig. 5). La fragmentation est aussi caractérisée par le měme sens de variation de ces quatre indices. Concernant le nombre de taches dans la classe forestière, il augmente jusqu'à une valeur seuil de la densité de la population avant de diminuer. Cela indique pour cette classe, qu'il y a d'abord le morcellement des taches existantes puis l'amorce de la réduction de la surface des taches de la classe jusqu'à leur disparition progressive. Ce constat est confirmé par la diminution de l'aire totale de la classe. La courbe de tendance de la dominance, bien que décroissante avec les valeurs élevées de la densité de la population présente deux paliers (Fig. 5Ca et c). Cela peut s'expliquer par le fait qu'à faible densité, l'influence de la population n'est pas significative sur les grandes taches qui de ce fait continuent d'ětre dominantes dans le paysage. Mais lorsque la densité devient plus forte, ces taches deviennent des cibles privilégiées [39]. Leurs tailles diminuent jusqu'à l'obtention d'un certain équilibre en taille entre toutes les taches, matérialisé par le deuxième palier observé dans la Fig. 5Cc. La dimension fractale tendant vers la valeur 1 montre bien une influence anthropique manifeste sur la classe forestière à mesure que la densité de la population prend de grandes valeurs. Il a été montré par O'Neill [40] que, plus la pression humaine sur la forět est forte, plus faibles seront les valeurs de la dimension fractale. En effet, les taches de forěts avec des formes initialement complexes, sont remplacées par d'autres de formes plus régulières illustrant l'effet anthropique.

L'existence de seuils de densité impliquant des changements de la structure spatiale du paysage est une information intéressante dans cette étude. Aussi bien pour le nombre de taches (n) que la dominance de la plus grande tache (D (a)), le maximum de leur relation avec la densité de la population dans la zone d'étude est atteint pour 60 habitants par km² (Fig. 5A et Fig. 5C). Ces deux indices (n et D (a)) apportent une information complémentaire dans les relations entre la densité de la population et la structure spatiale. Avec le coefficient de détermination le plus élevé (R²=0.76), la dominance de la plus grande tache pourrait ětre considérée comme l'indice qui exprime au mieux le phénomène de la fragmentation dans cette région. En effet, la fragmentation est caractérisée par le morcellement des grandes taches initiales dominantes occasionnant l'apparition de petites taches aux tailles plus ou moins similaires dans le paysage.

Les résultats obtenus à partir de la variation de ces indices en fonction de la densité de la population montrent qu'il existe dans la zone d'étude, une relation significative entre la densité de la population et les indices de structures spatiales utilisés aussi pour quantifier la fragmentation. Ces relations indiquent que la densité de la population, en modifiant la structure du paysage de cette zone, favorise le processus de fragmentation de la forět et cela se fait via les activités humaines. Ces résultats rejoignent ceux de August [32] qui a montré qu'à mesure que la population augmente, les besoins en alimentation, en espace, en production de bois d'exportation ou de chauffage augmentent [32], engendrant une incidence directe sur le paysage forestier. Ce constat confirme notre hypothèse et rejoint les conclusions de Williams [3] et Bogaert [7] selon laquelle la densité de la population favorise la dégradation et la diminution de la superficie forestière en zone tropicale.