Quelles sont les implications politiques de l’urbanisation à Kalamu ?

Les implications politiques de l’urbanisation à Kalamu révèlent des défis environnementaux alarmants, exacerbés par une croissance démographique rapide. Cette étude critique propose des solutions innovantes pour une gestion durable, essentielle pour les décideurs soucieux de l’avenir de Kinshasa.

• 1. Méthodologie de la recherche

Dans ce point, nous allons présenter les matériels qui ont concourus à la réalisation de cette étude, à la collecte, au traitement jusqu’à la présentation des résultats trouvés ainsi que les méthodes utilisées dans le cadre de cette étude.

• • 1. Matériels utilisés

Afin de bien réaliser notre travail, nous avons utilisé les matériels suivants :

GPS

Le GPS nous a permis de déterminer en tout point dans notre zone d’étude la position avec une précision inferieure à 5m.

Nous avons utilisé le modèle Garmin inreach exlorer+ pour prélever différentes coordonnées géographiques (longitude, latitude et altitude) sur le terrain.

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Figure 15. GPS Garmin

3.1.2. Oyster series 341350A

Cet instrument développé par EXTECH nous a servi à mesurer differents paramètres de l’eau de la rivière Funa tel que: le pH, la conductivité, le TDS (total de solide dissous), la temperature, la salinité (quantité de sel dessous dans l’eau) et l’ORP (Oxydo Reduction Potential) contenu dans un litre d’eau. Ces paramètres sont très importants car ils permettent de connaitre la qualité du milieu.

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Figure 16. Oyster séries 341350A

• • • 1. iPhone 4

Un téléphone portable de la marque iPhone 4 nous a servi à la prise des photos, la géolocalisation et à l’enregistrement des audios et vidéos pendant nos descentes sur terrains.

• • • 1. Dissolved oxygen meter

Cet instrument nous a servi à quantifier le taux d’oxygène dissous dans un litre d’eau de la rivière Funa.

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Figure 17. Dissolved oxygen meter series AZ 8403

• • • 1. Turbidimètre

Cet instrument développé par la Société Hanna instrument nous a servi à mesurer la turbidité de la Funa.

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Figure 18. Turbidimètre C-102

• • • 1. Fiche d’enquête

Cette technique nous a permis de recueillir les informations auprès de la population. Pour ce faire, un questionnaire adressé aux chefs de ménages a été élaboré et regroupé sous forme des modules :

• • • • • • Le premier module concernait l’habitat (nombre de personnes dans le ménage, statut d’occupation, type de matériaux, …), l’eau de boisson (source d’approvisionnement, …), l’électricité (mode d’éclairage, …), etc.
          • Le deuxième module concernait l’assainissement du milieu (localisation des toilettes, mode d’évacuation des ordures ménagères, …), etc.
          • Le troisième module concernait la situation du terrain pendant le moment de crue (faible crue ; moyenne crue et forte crue) ;
          • Le quatrième module s’est intéressé à la santé de la population en générale et des enfants (0 à 59 mois) en particulier, ayant souffert au cours de dernier mois

(la diarrhée, le paludisme, fièvre typhoïde …). L’utilisation des moustiquaires imprégnés ; type de personnes consultées pour le traitement ;

• • • • • • Et enfin le cinquième module s’est intéressé au souhait de population de quitter ou de rester vivre dans le site.

1. Méthodes utilisées
   1. L’imagerie satellitaire

Issu de téléchargement sur le site Earth Explorer (www.earthexplorer.org), les images Landsat et une image haute résolution téléchargée à partir de la plateforme SAS Planet, cette dernière nous ont servi à faire les analyses diachroniques des images de l’année 2000, 2014 et 2020 et calculer la superficie du couvert végétale et de la dynamique urbaine.

Pour une étude d’impact de la croissance démographique dans un environnement urbain, il était nécessaire d’acquérir des images de résolution spatiale relativement fine.

Si Jensen (2005) a montré que pour une étude de classification d’occupation du sol, de nombreux satellites possèdent des potentialités d’exploitation, l’aspect urbain nous a conduits à utiliser les images produites par le satellite IKONOS dans ce travail.

Tableau 5. Capteurs des trois satellites et caractéristiques des bandes spectrales.

Source : www.wikipédia.com/landsat

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Figure 20. Images satellitaire utilisées

• • • 1. Recherche documentaire

Des données ont été collectées dans les différents ouvrages disponibles dans les bibliothèques, le bureau de l’état civile de la commune de Kalamu et sur l’internet. Cette recherche documentaire a porté sur des ouvrages, des thèses de doctorat, des mémoires et articles généraux et spécifiques abordant la problématique de la gestion de l’environnement, la croissance démographiques et ses effets et la gestion des ordures ménagères.

• • • 1. Observation du terrain

Des visites effectuées sur terrain ont permis d’avoir un aperçu général sur l’état de la dégradation dans notre milieu d’étude, d’observer le cadre de vie des populations afin de nous imprégner des réalités de vie quotidienne dans la commune de Kalamu.

• • • 1. Enquêtes et interviews

Les enquêtes et interviews réalisées ont permis d’approfondir les recherches et apporter des éléments des réponses à certaines questions liées à la gestion des ordures ménagères. Deux types d’enquêtes ont été utilisés. Celles-ci étaient effectuées du 05 avril au 16 octobre 2021.

• • • 1. Enquête par entretien

Les entretiens ont été menés dans les deux zones de santés urbaines de Kalamu avec les médecins chefs de zones. Ces entretiens nous a permis d’identifier trois principales maladies liées à la dégradation de l’environnement. Nous avions recueilli les données sur le nombre des patients enregistrés au cours des années 2010 à l’année 2020. Après collecte, ces données ont été traitées sur le logiciel Excel et présentées sous forme de graphique.

• • • 1. Taille de l’échantillon

Etant donné les difficultés aussi bien matérielles que financières, il n’était pas facile d’enquêter la totalité de la population concernée. C’est pourquoi, il était nécessaire d’extraire de la population mère un échantillon représentatif. Ainsi, nous avons procédé par le calcul suivant pour obtenir la taille de l’échantillon :

n = z au carré * p (1-p)/m au carré. D’où :

• n : taille de l’échantillon
• z : niveau de confiance de la loi normale centrée réduite ( pour un niveau de confiance de 95%, z =1,96)
• p : proportion estimée de la population qui représente la caractéristique (lorsqu’elle est inconnue, on prend p= 0,5)
• m : marge d’erreur tolérée (pour un z de 95% m est égale à 5%)

Cette formule détermine le nombre de personnes n à interroger en fonction de la marge d’erreur m que l’on peut tolérer sur une proportion de réponses p.

𝑛 = z2x p(1−p)

𝑚²

= 1,96² X 0,5 (1−0,5)

0,0025

= 384

Ainsi donc, 384 individus ont été enquêtées, en considérant 21 personnes par quartiers.

• • • • 1. Echantillons d’eau

Les échantillons d’eau de la rivière Funa ont été prélevés dans les sites lors des deux saisons ; aux mois d’avril (pour le compte de la saison pluvieuse) et septembre 2021 (pour la saison sèche à l’aide de bouteilles en polypropylène d’un litre de capacité, lavées et rincée à l’eau, le prélèvement est réalisé en plongeant la bouteille en contre-

courant de l’eau de la rivière à environ 20 cm de profondeur. Ces échantillons ont été examinés in situ au moyen des appareils sophistiqués (Cfr figure 11 et 12) ensuite ces échantillons ont été placés dans des flacons hermétiquement fermés et ramené au laboratoire pour d’autres analyses chimiques.

Tableau 6. Synthèse sur les échantillons prélevés

• • • 1. Analyses et traitements de données
         1. Analyses des paramètres physico-chimique de la Rivière Funa

Analyse physique

L’analyse des paramètres physiques de l’eau de la rivière Funa ont porté sur la température (°C), la conductivité (µs/cm), et la turbidité (NTU). Ces paramètres ont été mesurés in situ à l’aide des sondes analyseur multi paramètre de marque OYSTER SERIES 341350A.

Analyse chimique

L’analyse des paramètres chimiques de l’eau de la Funa ont porté sur le pH, le total des solides dissous (Ppm), la salinité (Ppm), le potentiel redox (mV) et sur l’oxygène dissous (en mg/l). Ces paramètres ont été mesurés in situ à l’aide des sondes analyseur multi paramètre de marque OYSTER SERIES 341350A et DISSOLVED OXYGEN METER AZ 8403.

• • • 1. Analyses et traitements de données SIG

Il a été fait recours à l’utilisation du Système d’Information Géographique (SIG) qui est un système d’information capable d’organiser et de présenter des données

alphanumériques spatialement référencées, ainsi que de produire des plans et des cartes. Ses usages couvrent les activités géomatiques de traitement et diffusion de l’information géographique.

C’est cet usage qui a été faite grâce au logiciel ArcGIS dans la réalisation de ce travail. On s’est servi des cordonnées GPS pour localiser les sites pollués dans la commune de Kalamu, et ces données ont été traitées et manipulées en vue d’obtenir des cartes thématiques qui traduisent la réalité vécue sur terrain. Ainsi donc, on trouvera dans ce travail, plusieurs cartes qui sont réalisées sur base des données récoltées sur terrain et mises en valeur à partir du logiciel ArcGIS.

Pour les analyses en télédétection, les éléments de l’occupation de l’espace ont été réalisés par l’extension : « Spatial Analyst sur ArcGis » avec l’outil « Raster Calculator » d’où on a extrait les indices suivants :

NDVI

L’Indice de Végétation de la Différence Normalisée des images Landsat 8, est le rapport entre la différence des valeurs de réflectance de chaque pixel dans la bande 5 (PIR) et la bande 4 (Rouge) et leur somme (Rouse et al., 1974).

Son expression est la suivante :

𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝐵5−𝐵4 = 𝑃𝐼𝑅−𝑅

B5+B4 PIR+R

Selon Soyer et Wilmet (1983), cet indice est particulièrement utile pour distinguer les espaces bâtis ou défrichés des espaces encore couverts par la végétation.

Les valeurs du NDVI sont comprises en théorie entre -1 et +1, les valeurs négatives correspondant aux surfaces autres que les couverts végétaux, comme la neige, l’eau ou les nuages, pour lesquelles la réflectance dans le rouge est supérieure à celle du proche infrarouge.

Pour les sols nus, les réflectances étant à peu près du même ordre de grandeur dans le rouge et le proche infrarouge, le NDVI présente des valeurs proches de 0. Les formations végétales quant à elles, ont des valeurs de NDVI positives, généralement comprises entre 0,1 et 0,7 – les valeurs les plus élevées correspondant aux couverts les plus denses.

Le NDVI a été calculé pour les images 1987, 2000, 2010 et 2020, Ce dernier permet d’identifier visuellement l’extension de la commune de Kalamu, qui correspondent aux zones par lesquels le NDVI a diminué de façon significative.

NDBI

L’Indice de Bâti de la Différence Normalisée est le rapport entre la différence des valeurs de réflectance de chaque pixel dans le canal 4 (MIR) et le canal 3 (PIR) et leur

Somme. (Zha et al., 2003).

𝑁𝐷𝐵𝐼 = Bande 4−Bande 3

Bande 4+Bande 3

Selon Zha et al. (2003), cet indice permet de cartographier automatiquement les zones bâties. Cette méthode utilise le fait que les zones bâties ont une réponse spectrale unique. Le NDBI a été calculé pour les images de l’année 1987, 2000, 2010 et 2020.

• • • 1. Microsoft Excel

C’est logiciel nous a servi pour le traitement des données, à représenter graphiquement l’état de la croissance démographique. Nous avons aussi suivi l’évolution du couvert végétale de 1990 à 2020 à travers de séries de calcul de superficie et de pourcentage pour chacune des années.

Questions Fréquemment Posées

Quels matériels ont été utilisés pour l’étude sur la commune de Kalamu ?

Les matériels utilisés incluent un GPS Garmin inreach explorer+, un Oyster series 341350A pour mesurer les paramètres de l’eau, un iPhone 4 pour la prise de photos et l’enregistrement, un Dissolved oxygen meter pour quantifier le taux d’oxygène dissous, et un turbidimètre pour mesurer la turbidité.

Comment a été réalisée la collecte de données dans l’étude ?

La collecte de données a été réalisée à l’aide d’une fiche d’enquête regroupant plusieurs modules, tels que l’habitat, l’assainissement, la santé de la population, et le souhait de la population de rester ou quitter le site.

Quelle méthode a été utilisée pour l’analyse des images satellitaires ?

L’imagerie satellitaire a été utilisée en téléchargeant des images Landsat et une image haute résolution de la plateforme SAS Planet pour effectuer des analyses diachroniques des images des années 2000, 2014 et 2020.