Mise en place d’un SIG de prévention des risques d’inondation dans le bassin versant du Tongo-Bassa à Douala (Cameroun)
L’analyse présente la mise en place d’un système d’information géographique pour la prévention des risques d’inondation dans le bassin versant du Tongo-Bassa à Douala. L’étude identifie les problèmes d’occupation non réglementée des lits de cours d’eau et les inondations récurrentes pendant la saison des pluies. La recherche utilise une méthode SIG comprenant l’acquisition, l’analyse et l’automatisation des données géographiques pour modéliser les facteurs de risque. Le système proposé permet de générer des listes de résidents vulnérables et sert de base pour l’alerte et la sensibilisation des populations.
Université de Douala
Faculté des Lettres et Sciences Humaines
Département de Géographie
École Doctorale des Sciences Sociales et Humaines
Unité de Formation Doctorale des Sciences Humaines, Littérature et Communication
Laboratoire de Géographie et Environnement
Spécialité : SIG et Télédétection
Mémoire présenté en vue de l’obtention du Diplôme de Master en Géographie
Mise en place d’un SIG de prévention des risques d’inondation dans le bassin versant du Tongo-Bassa à Douala (Cameroun)
Par : Tchameni Franck Éric
Licencié en Géographie Physique
Sous la direction Académique de : Dr Dzalla Ngangue C. & Pr Mbaha Joseph Pascal
Août-2020
Ville de Douala –
DEDICACE
A
Ma défunte grande mère, Maman TCHAMKO Jeanne qui dans ses derniers jours d’effort ne s’est pas plein de mon absence, mais qui au contraire, m’a exhorté de m’atteler au plus important qui selon elle était ma formation universitaire.
Maman que par ce travail, ton nom reste à jamais dans les livres de la science.
AVERTISSEMENT
Ce travail a été réalisé avec l’appui scientifique, technique et financier du Programme de Recherche Interdisciplinaire Climat et Environnement Urbain (PRInCE), dans le cadre de la Convention AFD CCM 1362.01K du Projet « Douala, Ville durable : aménagement durable et valorisation du site de Makèpè Missokè », cofinancé par le Fonds Français pour l’Environnement Mondial (FFEM), l’Agence Française de Développement (AFD) et la Communauté Urbaine de Douala (CUD).
Le PRInCE a été conduit sous l’égide scientifique de l’Institut de Recherche pour le Développement (IRD) et le Département de Géographie de l’Université de l’université de Douala. Toutefois, la CUD, le FFEM et l’AFD n’entendent donner aucune approbation ou désapprobation aux opinions exprimées dans ce mémoire, celles- ci doivent être considérées comme propres à l’auteur.
WARNING
This work was carried out with the scientific, technical and financial support of the Interdisciplinary Research Program on Climate and Urban Environment (PRInCE), within the framework of the AFD Convention CCM 1362.01K of the project « Douala, Sustainable City: Sustainable development and valorization of the Makèpè Missokè site « , co-funded by the French Global Environment Facility (FGEF), the French Development Agency (FDA) and the Douala City Council (DCC).
The PRInCE was conducted under the scientific auspices of the French Research Institute for Sustainable Development (IRD) and the Geography department of the University of Douala. However, the DCC, FGEF and the FDA do not intend to give any approval or disapproval to the opinions expressed in this thesis, these must be considered as specific to the author.
REMERCIEMENTS
La production d’un travail scientifique et technique requiert une longue initiation à la recherche et un art d’analyse et de restitution des résultats utiles à la société. Il nous a fallu repousser les limites de nos connaissances et de nos capacités pour produire le présent travail. L’effort consentit ne serait possible sans les contributions de l’ensemble du corps des enseignants, du collectif des professionnels des SIG, des bureaux d’étude, des internautes, des camarades et des membres de famille qui nous assistent au quotidien.
Mes remerciements vont d’abord à mon encadreur Dr DZALLA NGANGUE Guy Charly qui a accepté avec un très grand engouement d’encadrer ce travail et qui a surtout laissé libre court à mon imagination. Docteur, votre sens de l’observation et votre rigueur scientifique m’est très utile aujourd’hui, et le restera pour le restant de mes jours. Je remercie également mon co-encadreur Professeur MBAHA Joseph Pascal, qui a bien voulu croire en la pertinence de mon sujet de master et qui m’a offert des encouragements pour l’approfondissement de ce travail.
Mes remerciements vont également à l’endroit du collectif du personnel du département de Géographie de l’université de Douala et des personnels d’appuis.
Professeur MBAHA Joseph PascalPr. ASSAKO ASSAKO René JolyPr. NGO BALEPA Aurore SaraPr ELONG Joseph GabrielPr FOGWE NJI ZephaniaPr FOUDA MartinPr BA’ANA ETOUNDI Marie LouisePr MEVA’A ABOMO DominiqueDr TCHIADEU Gratien M.Dr DZALLA CharlyDr NSEGBE AntoineDr DIMBO NDAMA Jean BaptisteDr NDJIOGUI Thomas ÉricDr NKUMBESONE MAKOLEY EssoneDr MODIKA Johnson
Nous remercions l’équipe d’orientation scientifique et les spécialistes impliqués dans le projet Douala, Ville Durable qui ont plusieurs fois évalué ce travail. Nous pensons principalement à
M. OLINGA OLINGA Joseph MalgloireChef du projet « Douala, Ville Durable » (CUD)Pr Jean Jacques BRUNResponsable IRD CamerounDr ONGUENE RaphaëlCharger des cours à l’IUT de DoualaDr MBOGNING SacarosIUT de DoualaMme NGANDO Marie Claude Epse NJOH MBONGUEAssistante projet IRDMr NDEDI NLOKA HermanChef de la DIGAC (CUD)M. MBELLA OscarChef service de la cartographie CUDMr SIMO HANSSous-directeur de la planification urbaine et du développement (CUD)Mr HEUKOUA WillyChef service du paysagement (CUD)Mr EYIKE(CUD)Mr OSSONGO JoëlChef service de la réinstallation des ménages (CUD)
Je souhaite également passer ma reconnaissance à NDAKENG NDELLA Remy et à toute l’équipe des topographes de SURENG WORKS pour les données de territoire mises à ma disposition. Données sans lesquelles les modélisations effectuées dans ce travail ne seraient possibles.
Mes remerciements vont également à l’endroit de mes camarades de promotion académique. Que Jean Calvin NYAMSI mon compagnon de chambre ou nous avons essuyé des violentes séquences d’inondation pendant nos années académiques trouve ici l’accomplissement d’une mission commune. Ce mémoire est également le tien.
Je tiens à remercier ONGYATEYAYE YENGUE Agnès et les mbobos MOUKAM Steve Céronne et MOUKAM Bienvenue pour la relecture de ce travail.
Enfin, réservant le meilleur pour la fin, j’adresse mes très sincères remerciements à toute la grande Famille TCHAMKO Jeanne. Je pense principalement à TCHEUDEU Berthe, POUALEU Lionel, ETCHOKO Maeva Sandra, TCHAMKO Floriane Sivelle, ma cousine TCHAMKO Edgard Ornella… et tous les autres membres de la famille que je ne pourrais citer ici.
TABLE DES FIGURES
Figure 1 : Carte de localisation de la zone d’étude 25
Figure 2 : Schéma du cycle de la modélisation et de la simulation. 42
Figure 3 : Schéma conceptuel du concept de Prévention 50
Figure 4 : Schéma conceptuel du concept de SIG 51
Figure 5 : Schéma conceptuelle du concept de risque d’inondation 52
Figure 6 : Fréquence de distribution des altitudes du bassin versant 58
Figure 7 : Profil hypsométrique du bassin versant du Tongo-Bassa 59
Figure 8 : Distribution des sources de rivière par quartier 61
Figure 9 : Fréquence de distribution des rivières du réseau hydrographique dans le bassin versant du Tongo-Bassa 62
Figure 10 : Du haut vers le bas, les coupes topographiques sur MNT du sommet à la base, et des deux points les plus éloignés du bassin versant 67
Figure 11 : Structure du réseau hydrographique du BVTB et ses sous bassins versants. 69
Figure 12 : Hydrographie des sous bassins versants du bassin du Tongo-Bassa 70
Figure 13 : Ordre des rivières de Strahler et le réseau de drainage du bassin du Tongo-Bassa
. 73
Figure 14 : Profil en long des principales rivières du bassin. Du haut vers le bas, le Ngim, le Nkondi, le Ngongue et le Tongo-Bassa 77
Figure 15 : Profil en travers des principales rivières du bassin. Du haut vers le bas, le Ngim, le Nkondi, le Ngongue et le Tongo-Bassa. 78
Figure 16 : Modèle du relief du bassin du Tongo-Bassa 79
Figure 17 : Etat de l’occupation du sol dans le bassin versant du Tongo-Bassa en 2018 81
Figure 18 : Hierarchie des classes d’occupation du sol dans le Tongo-Bassa en 2018 82
Figure 19 : Régime pluviométrique décadaire annuel à Douala 85
Figure 20 : Régime pluviométrique décadaire mensuel à Douala 86
Figure 21 : Variabilité pluviométrique moyenne à Douala sur dix ans (Sources : Relevés ASECNA, Direction de la météorologie) 87
Figure 22 : Déficit et excédent de pluie sur la décade 2006-2015 selon l’indice SPI 89
Figure 23 : La zone inondable du bassin du Tongo-bassa 94
Figure 24 : Zone de risque d’inondation du sous bassin de Moussadi 96
Figure 25 : Vulnérabilité des populations face au risque d’inondation dans le sous-bassin de Ngim 98
Figure 26 : Illustration d’une zone de très fort risque d’inondation dans le sous bassin du Nkondi. 100
Figure 27 : Vulnérabilité des populations face au risque d’inondation dans le sous bassin du Nkondi 101
Figure 28 : Zone de très fort risque d’inondation dans le bassin du Ngongue 103
Figure 29 : Vulnérabilité des populations face au risque d’inondation dans le sous-bassin du Ngongue 104
Figure 30 : Vulnérabilité des populations face au risque d’inondation dans le bassin du Tongo-Bassa 106
Figure 33 : Approche de délimitation du bassin versant du Tongo-Bassa 121
Figure 34 : Approche de délimitation des sous bassin versant du bassin du Tongo-Bassa 122
Figure 35 : Approche de cartographie de l’occupation du sol du bassin versant du Tongo- Bassa. 124
Figure 36: Approche de délimitation de la zone à risque d’inondation du bassin versant du Tongo-Bassa. 125
Figure 37 : Organigramme des données du SIG 129
Figure 38 : Le schéma du modèle conceptuel des données 132
Figure 39 : Schéma conceptuel du modèle logique des données 134
Figure 40 : Schéma du modèle de processus d’exploitation des données géographiques 150
Figure 41 : Modèle de géotraitement (MGT) de l’algorithme de localisation des biens et
personnes susceptibles de subir les dommages d’une inondation avenir. 160
TABLE DES TABLEAUX
Tableau 1: Historique des crues de référence à Douala 23
Tableau 2 : Approche d’alerte de prévention 34
Tableau 3 : Tableau synoptique de synthèse 37
Tableau 4 : Propriétés géométriques du polygone du bassin versant 57
Tableau 5 : Propriétés des points au sommet et à la base du BVTB 58
Tableau 6 : Propriétés des points de la plus haute source et de l’exutoire du BVTB 59
Tableau 7 : Propriétés des deux points les plus éloignés du BVTB 60
Tableau 8 : Propriétés de la source du centre et de l’exutoire de la rivière Tongo-Bassa 61
Tableau 9 : Tableau d’interprétation de l’ordre de Strahler 71
Tableau 10 : Superficie des classes d’occupation du Sol du Tongo-Bassa en 2018 82
Tableau 11 : distribution de l’indice SPI à Douala sur la décade 2006-2015 88
Tableau 12 : Echelle d’interprétation de l’indice SPI 89
Tableau 13 : inventaire des enjeux du bassin versant du tongo-bassa 91
Tableau 14 : Tableau d’appréciation des données sources 114
Tableau 15 : Tableau des principales données d’intermédiaire de traitement 120
Tableau 17 : Récapitulatif des données mobilisées en entrée pour l’analyse la vulnérabilité
. 153
Tableau 18 : Exemple des variables d’information d’un ménage localisé 171
TABLE DES PHOTOS
Photo 1 : Inondation à Bonamoussadi (Lieu-dit Sable Bonamoussadi maison du plombier)
96
Photo 2 : Inondation à Makepe et à Ndogbong 99
Photo 3 : Inondation à la Cité des Palmiers 100
Photo 4 : Inondation à Malangue (Lieu-dit vallée hôpital General) 102
Photo5: Inondation à Malangue 103
Photo 6 : Inondation à Makepe Missoke (Immersion totale des eaux sur un pont au lieu vallée Marie lumière) 105
Photo 7 : Vue 3D d’une simulation de la crue de Juillet 2016 au lieu-dit « vallée marie lumière » à la frontière de makepe missoke 107
Photo 8 : Vue 3D d’une simulation de la crue de Juillet 2016 au lieu-dit « ancienne
décharge » à makepe missoke 108
Photo 9 : Création d’une nouvelle base de données dans PostgreSQL. Une nouvelle base de données nommée MPD_SIG_BVTB a été créée pour accueillir le MPD 136
Photo 10: Chargement des différentes tables dans le SGBD. 137
Photo 11 : Connexion au SGBD depuis QGIS 138
Photo 12 : Ajouts des propriétés géométriques et spatiales aux différentes tables du MPD 138 Photo 13 : Contrôle des propriétés géométriques, spatiales et des interdépendances (contraintes) des couches dans DBmanager. 139
Photo 14 : Chargement des entités spatiales dans les tables 140
Photo 15 : Visualisation des couches spatiales à partir du programme QGIS 141
Photo 16 : Affichage de la notice d’aide relative à la couche de zonage d’inondation 162
Photo 17 : Affichage de la notice d’aide relative à la couche des bâtiments et ménages. 163
Photo 18: Algorithme en cours d’exécution, production du rapport de traitement en temps réel. 165
Photo 19: Fin d’exécution de l’algorithme, et production du rapport de traitement complet.
. 165
Photo 20 : Répertoire des détails de traitements 169
Photo 21 : Résultats de traitement de la couche des bâtiments et ménages 174
LISTE DES CYGLES ET DES ABREVIATIONS
Les astérix (*) signalent une institution nationale d’un pays autre que le Cameroun
AFD : Agence Française de Développement
AIMF : Association Internationale des Maires Francophones
ANUDEM : Australian National University Digital Elevation Modèle
ASECNA : Agence pour le Sécurité et la Navigation Aérienne en Afrique et à Madagascar
BV : Bassin Versant
BVTB : Bassin Versant du Tongo-Bassa
CAH : Cadre d’Action Hyogo
CAMTEL : Cameroon Telephonic Network
CAS: Cadre d’Action de Sendai
CD : Compact Disk
CLI : Canada Land Inventory
CNIG* : Comité National de l’Information Géographique
CNPC : Conseil National de la Protection Civile
CUD : Communauté Urbaine de Douala
DEM ASTER: Digital Elevation Model Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer.
DEVS : Discrete Event System Specification
DIGAC : Direction de l’Information Géographique de l’Adressage et du Cadastre
DIT : Données Intermédiaire de Traitement DPC : Direction de la Protection Civile DVD : Douala, Ville Durable
EQM : Erreur Quadratique Moyenne
ESRI : Environmental Resaerch System Institute ESRI : Environnent Système Recherche Institute ESRI: Environmental System Research Institute FFEM : Fonds Français pour l’Environnement Mondial GPS : Global Positioning System
GUI : Graphical User Interface
IDW : Inverse Distance Weighted
IGN* : Institut National de l’Information Géographique et Forestière
INC : Institut National de Cartographie
IRD : Institut de Recherche pour le Developpement
LANDSAT : Land Satellite
MCD : Modèle Conceptuel de Données
MERISE : Méthode d’Etude et de Réalisation Informatique pour les Systèmes d’Entreprise
MGT : Modèle de Géotraitement
MINADER : Ministère de l’Agriculture et du Développement Rurale MINATD : Ministère de l’Administration Territoriale et de la Décentralisation MINDAF : Ministère du Domaine et des Affaires Foncières
MINDEF : Ministère de la Défense
MINDUH : Ministère du Développement Urbain et de l’Habitat
MINEP : Ministère de l’Environnement et de la Protection de la Nature
MINEPAT : Ministère de l’Economie de la Planification et de l’Aménagement du Territoire
MINRESI : Ministère de la Recherche Scientifique et de l’Innovation
MINSANTE : Ministère de la Santé Publique
MLD : Modèle Logique de Donnée
MNAE : Modèle Numérique d’Accumulation des Ecoulements
MNT : Modèle Numérique de Terrain MPD : Modèle Physique de Donnée OGC : Open Geospatial Consortium
ONG : Organisation Non Gouvernementale ONR : Observatoire National du Risque OSM : Open Street Map
PANGIRE : Plan d’Action National de Gestion Intégrée des Ressources en Eau
PDU : Plan d’Urbanisme Directeur
PNACC : Plan National d’Adaptation au Changement Climatique PNUD : Programme des Nations Unies pour le Développement POS : Plan d’Occupation du Sol
PPRI : Plan de Prévention des Risques d’Inondation
QdF : Débit Durée Fréquence
QGIS : Quantum Geographic Information System
RGB : Red Green Blue
SGBD : Système de Gestion des Bases de Données SGBDs : Système Gestion de Base de Données spatiale SI : Système d’information
SIG: Système d ’Information Géographique
SIPCNU : Stratégie Internationale de Prévention des Catastrophes des Nations Unies
SMS : Short Message System
SNH: Société Nationale des Hydrocarbures
SPI : Standardised Precipitation Index
SPOT : Système Probatoire d’Observation de la Terre
SQL : Structured Query Language
SRTM : Short Radar Topographic Mission
TIN : Triangulated Irregular Network
TMS : Théorie de la Modélisation et de la Simulation
UML : Unified Modèleing Language
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TABLE DES MATIERES
REMERCIEMENTS 4
RESUME 6
ABSTRACT 7
TABLE DES FIGURES 9
TABLE DES TABLEAUX 11
TABLE DES PHOTOS 12
LISTE DES CYGLES ET DES ABREVIATIONS 13
INTRODUCTION GENERALE 16
• CONTEXTE DE L’ETUDE 17Justification académique de l’étude : Pourquoi le renforcement de la recherche scientifique et technique autour du risque d’inondation 17Contexte général 18Les risques d’inondation dans le monde 18Les risques d’inondation au Cameroun 20Dans le bassin versant du Lac Tchad 20Dans le bassin versant du Niger 20Dans le bassin versant de la Sanaga 21Dans le bassin versant du Congo 21Dans le bassin versant des fleuves côtiers 22Les risques d’inondation dans la ville de Douala 22Délimitation de l’objet d’étude 24
• Justification académique de l’étude : Pourquoi le renforcement de la recherche scientifique et technique autour du risque d’inondation 17
• Contexte général 18Les risques d’inondation dans le monde 18Les risques d’inondation au Cameroun 20Dans le bassin versant du Lac Tchad 20Dans le bassin versant du Niger 20Dans le bassin versant de la Sanaga 21Dans le bassin versant du Congo 21Dans le bassin versant des fleuves côtiers 22Les risques d’inondation dans la ville de Douala 22
• Les risques d’inondation dans le monde 18
• Les risques d’inondation au Cameroun 20Dans le bassin versant du Lac Tchad 20Dans le bassin versant du Niger 20Dans le bassin versant de la Sanaga 21Dans le bassin versant du Congo 21Dans le bassin versant des fleuves côtiers 22
• Dans le bassin versant du Lac Tchad 20
• Dans le bassin versant du Niger 20
• Dans le bassin versant de la Sanaga 21
• Dans le bassin versant du Congo 21
• Dans le bassin versant des fleuves côtiers 22
• Les risques d’inondation dans la ville de Douala 22
• Délimitation de l’objet d’étude 24
3.1- Délimitation épistémologique 24
3.2- Délimitation Conceptuelle 24
3.3- Délimitation Spatiale 24
• Revue de la littérature 26
• Revue de la littérature 26
• CONSTRUCTION DE L’OBJET D’ETUDE 32Problématique 32Constat 32Référentiel 32Problème de recherche 34Débats autour des enjeux du problème de recherche 34Identification des axes thématiques du travail 35Questions de recherche 36Objectifs de recherche 36Hypothèses de recherche 36Intérêts de l’étude 37
• Problématique 32Constat 32Référentiel 32Problème de recherche 34Débats autour des enjeux du problème de recherche 34
• Constat 32
• Référentiel 32
• Problème de recherche 34
• Débats autour des enjeux du problème de recherche 34
• Identification des axes thématiques du travail 35Questions de recherche 36Objectifs de recherche 36Hypothèses de recherche 36
• Questions de recherche 36
• Objectifs de recherche 36
• Hypothèses de recherche 36
• Intérêts de l’étude 37
• CADRE METHODOLOGIQUE ET THEORIQUE 39Les approches méthodologiques utilisées 39La méthode SIG 39La méthode expérimentale 40
• Les approches méthodologiques utilisées 39La méthode SIG 39La méthode expérimentale 40
• La méthode SIG 39
• La méthode expérimentale 40
• Les théories en rapport avec l’objet d’étude. 40Le déterminisme naturel 40La théorie de la modélisation et de la simulation 41
• Le déterminisme naturel 40
• La théorie de la modélisation et de la simulation 41
• Conceptualisation en rapport avec l’objet d’étude. 42Le concept de Prévention 42Le concept de SIG 44Le concept de Risque d’inondation 45Le concept d’Alea 46Le concept de Vulnérabilité 47
• Le concept de Prévention 42
• Le concept de Prévention 42
• Le concept de SIG 44
• Le concept de Risque d’inondation 45
• Le concept d’Alea 46
• Le concept de Vulnérabilité 47
CHAPITRE I : DELIMITATION DES ZONES A RISQUE D’INONDATION DU BASSIN DU TONGO- BASSA 53
• LES PARAMETRES PHYSIQUES FACTEURS DES INONDATIONS 54Choix de la méthode d’interpolation du MNT 55Par rapport à l’échelle d’observation 56Les descripteurs hydro-géomorphologiques prérequis 57La superficie (So) du BVTB 57Le périmètre (Po) du BVTB 57Les altitudes du BVTB (Zmax, Zmoy, Zmin) 57La différence d’altitude (R) entre le point le plus haut du réseau hydrographique et l’exutoire 59La distance maximale possible (D) entre deux points du bassin versant 60Le nombre de points de source des rivières (N) dans le BVTB 60La longueur totale (Ltot) des cours d’eau 62En resumé 62LA MORPHOLOGIE DU BASSIN VERSANT DU TONGO-BASSA 63Le coefficient (ou facteur) d’allongement du bassin versant de Horton 63Le facteur de forme de Caquot 63L’Integrale Hypsometrique de Strahler 64LA PENTE DU BASSIN VERSANT DU TONGO-BASSA 64La pente moyenne du bassin versant 64L’Indice de pente globale du bassin versant de l’IRD 64
• Choix de la méthode d’interpolation du MNT 55
• Par rapport à l’échelle d’observation 56
• Les descripteurs hydro-géomorphologiques prérequis 57La superficie (So) du BVTB 57Le périmètre (Po) du BVTB 57Les altitudes du BVTB (Zmax, Zmoy, Zmin) 57La différence d’altitude (R) entre le point le plus haut du réseau hydrographique et l’exutoire 59La distance maximale possible (D) entre deux points du bassin versant 60Le nombre de points de source des rivières (N) dans le BVTB 60La longueur totale (Ltot) des cours d’eau 62En resumé 62
• La superficie (So) du BVTB 57
• Le périmètre (Po) du BVTB 57
• Les altitudes du BVTB (Zmax, Zmoy, Zmin) 57
• La différence d’altitude (R) entre le point le plus haut du réseau hydrographique et l’exutoire 59
• La distance maximale possible (D) entre deux points du bassin versant 60
• Le nombre de points de source des rivières (N) dans le BVTB 60
• La longueur totale (Ltot) des cours d’eau 62
• En resumé 62
• LA MORPHOLOGIE DU BASSIN VERSANT DU TONGO-BASSA 63Le coefficient (ou facteur) d’allongement du bassin versant de Horton 63Le facteur de forme de Caquot 63L’Integrale Hypsometrique de Strahler 64
• Le coefficient (ou facteur) d’allongement du bassin versant de Horton 63
• Le facteur de forme de Caquot 63
• L’Integrale Hypsometrique de Strahler 64
• LA PENTE DU BASSIN VERSANT DU TONGO-BASSA 64La pente moyenne du bassin versant 64L’Indice de pente globale du bassin versant de l’IRD 64
• La pente moyenne du bassin versant 64
• L’Indice de pente globale du bassin versant de l’IRD 64
5.4 L’Indice de pente du reseau hydrographique de Hack et Zavionu 65
• LES PARAMETRES TOPOGRAPHIQUES DU BASSIN VERSANT DU TONGO-BASSA 65Le profil topographique reliant la base et le sommet du bassin versant
• LES PARAMETRES TOPOGRAPHIQUES DU BASSIN VERSANT DU TONGO-BASSA 65Le profil topographique reliant la base et le sommet du bassin versant
• Le profil topographique reliant la base et le sommet du bassin versant
(Figure 13.1) 65
• Le profil topographique reliant les deux points les plus eloignés du bassin versant (Figure 13.2) 66LE RESEAU HYDROGRAPHIQUE DU BASSIN VERSANT 68La densité hydrographique 74La densité de drainage de Horton 74La pente moyenne du cours d’eau principal 74Le rapport confluence ou Coeficient de bifurcation de Font 75Le rapport de longueur du réseau hydrographique de Horton 76Les profils en long et en travers des cours d’eaux 76LE COUVERT VEGETAL 80L’occupation du sol 82L’indice de couverture forestière 83Le coefficient d’imperméabilité 83LA PLUVIOMETRIE 84La variabilité pluviométrique à Douala 84L’indice de Précipitation Normalisé ou Indice Standardisé de Précipitation (SPI) 88
• Le profil topographique reliant les deux points les plus eloignés du bassin versant (Figure 13.2) 66
• Le profil topographique reliant les deux points les plus eloignés du bassin versant (Figure 13.2) 66
• LE RESEAU HYDROGRAPHIQUE DU BASSIN VERSANT 68La densité hydrographique 74La densité de drainage de Horton 74La pente moyenne du cours d’eau principal 74Le rapport confluence ou Coeficient de bifurcation de Font 75Le rapport de longueur du réseau hydrographique de Horton 76Les profils en long et en travers des cours d’eaux 76
• La densité hydrographique 74
• La densité de drainage de Horton 74
• La pente moyenne du cours d’eau principal 74
• Le rapport confluence ou Coeficient de bifurcation de Font 75
• Le rapport de longueur du réseau hydrographique de Horton 76
• Les profils en long et en travers des cours d’eaux 76
• LE COUVERT VEGETAL 80L’occupation du sol 82L’indice de couverture forestière 83Le coefficient d’imperméabilité 83
• L’occupation du sol 82
• L’indice de couverture forestière 83
• Le coefficient d’imperméabilité 83
• LA PLUVIOMETRIE 84La variabilité pluviométrique à Douala 84L’indice de Précipitation Normalisé ou Indice Standardisé de Précipitation (SPI) 88
• La variabilité pluviométrique à Douala 84
• L’indice de Précipitation Normalisé ou Indice Standardisé de Précipitation (SPI) 88
• LE RISQUE D’INONDATION DANS LE BVTB 90Inventaire et analyse des enjeux 90CARTOGRAPHIE ET INTERPRETATION DE L’ALEA 92
• Inventaire et analyse des enjeux 90
• CARTOGRAPHIE ET INTERPRETATION DE L’ALEA 92
2.1. Méthode de cartographie des inondations les plus usuelles 92
• Approche de cartographie par modélisation et simulation assistée par ordinateur dans le bassin du Tongo-Bassa. 93La zone d’alea inondation dans le bassin du Tongo-Bassa 95Synthèse des zones à risque d’inondation dans le BVTB 95Le sous bassin versant de Bonamoussadi 95Le sous bassin versant du Ngim 97Le sous bassin versant du Nkondi 99Le sous bassin versant du Ngongue 101Le bassin du Tongo-Bassa en globalité 105Regard sur la susceptibilité sociale 108
• Approche de cartographie par modélisation et simulation assistée par ordinateur dans le bassin du Tongo-Bassa. 93
• La zone d’alea inondation dans le bassin du Tongo-Bassa 95
• Synthèse des zones à risque d’inondation dans le BVTB 95Le sous bassin versant de Bonamoussadi 95Le sous bassin versant du Ngim 97
• Le sous bassin versant de Bonamoussadi 95
• Le sous bassin versant du Ngim 97
• Le sous bassin versant du Nkondi 99
• Le sous bassin versant du Ngongue 101
• Le bassin du Tongo-Bassa en globalité 105
• Regard sur la susceptibilité sociale 108
CHAPITRE II : EVALUATION ET MODÈLEISATION DES DONNEES DU SIG 111
• EVALUATION DES DONNEES AYANT SERVI POUR L’ETUDE 112Les données sources ou données d’entrée 113La cartographie de Douala 115Les images satellites Google 116Les relevés météorologiques de l’ASECNA (P/30) 117Les données OSM et les autres données 118Les données d’intermédiaire de traitement ou données de sortie 119Les points côtés 119Le bassin versant de la zone d’étude 121Les principaux sous bassins versants de la zone d’étude 121Le réseau hydrographique 122L’occupation du sol 123La zone à risque d’inondation 124Note et observation sur les données d’intermédiaire ou de sortie de traitement 126L’imperfection du MNT et son influence sur la reconstitution de l’aléa 126La nécessité de mettre à jour les autres données 126La sauvegarde des données 127Les formats de fichier privilégiés pour la sauvegarde 127L’organigramme des données 128
• Les données sources ou données d’entrée 113La cartographie de Douala 115Les images satellites Google 116Les relevés météorologiques de l’ASECNA (P/30) 117Les données OSM et les autres données 118
• La cartographie de Douala 115
• Les images satellites Google 116
• Les relevés météorologiques de l’ASECNA (P/30) 117
• Les données OSM et les autres données 118
• Les données d’intermédiaire de traitement ou données de sortie 119Les points côtés 119Le bassin versant de la zone d’étude 121Les principaux sous bassins versants de la zone d’étude 121Le réseau hydrographique 122L’occupation du sol 123La zone à risque d’inondation 124
• Les points côtés 119
• Le bassin versant de la zone d’étude 121
• Les principaux sous bassins versants de la zone d’étude 121
• Le réseau hydrographique 122
• L’occupation du sol 123
• La zone à risque d’inondation 124
• Note et observation sur les données d’intermédiaire ou de sortie de traitement 126L’imperfection du MNT et son influence sur la reconstitution de l’aléa 126La nécessité de mettre à jour les autres données 126
• L’imperfection du MNT et son influence sur la reconstitution de l’aléa 126
• La nécessité de mettre à jour les autres données 126
• La sauvegarde des données 127Les formats de fichier privilégiés pour la sauvegarde 127L’organigramme des données 128
• Les formats de fichier privilégiés pour la sauvegarde 127
• L’organigramme des données 128
• MODÈLEISATION DES DONNEES DU SYSTEME 130Le modèle conceptuel des données 131Le modèle logique des données 133Le modèle physique des données 135
• Le modèle conceptuel des données 131
• Le modèle logique des données 133
• Le modèle physique des données 135
CHAPITRE III : AUTOMATISATION DES PROCESSUS DU SIG 143
• LES FONDAMENTAUX D’UN PROCESSUS DE TRAITEMENT 145Pourquoi automatiser les processus de traitements ? 145Le but de l’automatisation des processus de traitement 145Modèle de processus en matière d’exploitation des données géographiques dans la prévention des risques d’inondation 147
• Pourquoi automatiser les processus de traitements ? 145
• Le but de l’automatisation des processus de traitement 145
• Modèle de processus en matière d’exploitation des données géographiques dans la prévention des risques d’inondation 147
• LES FLUX DE TRAITEMENT NECESSAIRE POUR LA PREVENTION DES INONDATIONS DANS LE TONGO-BASSA. 151Quel degré de crédibilité accorder à une modélisation ou à une simulation ? 151Quelles données d’entrée pour l’automatisation du traitement du risque d’inondation dans le BVTB ? 151L’unité d’entrée (Input) 152Les données d’entrée pour l’analyse de la vulnérabilité 153Qu’en est-il des données d’entrée pour l’analyse de la susceptibilité ? 154L’unité de traitement (processing) 155L’unité de sortie (output) 156
• Quel degré de crédibilité accorder à une modélisation ou à une simulation ? 151
• Quelles données d’entrée pour l’automatisation du traitement du risque d’inondation dans le BVTB ? 151L’unité d’entrée (Input) 152Les données d’entrée pour l’analyse de la vulnérabilité 153Qu’en est-il des données d’entrée pour l’analyse de la susceptibilité ? 154
• L’unité d’entrée (Input) 152
• Les données d’entrée pour l’analyse de la vulnérabilité 153
• Qu’en est-il des données d’entrée pour l’analyse de la susceptibilité ? 154
• L’unité de traitement (processing) 155
• L’unité de sortie (output) 156
• L’ALGORITHME DE LOCALISATION DES BIENS SUSCEPTIBLES D’ETRE INONDES 156Quels avantages de constituer un algorithme de localisation des biens susceptible de subir une inondation donnée ? 156Les instructions renfermant l’algorithme ou le modèle de géotraitement 157L’interface graphique de l’algorithme 161Le rapport de traitement 163Le script python de l’algorithme 166
• Quels avantages de constituer un algorithme de localisation des biens susceptible de subir une inondation donnée ? 156
• Les instructions renfermant l’algorithme ou le modèle de géotraitement 157
• L’interface graphique de l’algorithme 161
• Le rapport de traitement 163
• Le script python de l’algorithme 166
• INTERPRETATION DES RESUTATS DU GEOTRAITEMENT 168Une simulation de résultat de géotraitement dans le bassin versant du Tongo-Bassa 168Pourquoi le choix du format de fichier Excel dans la sauvegarde des résultats ? 169Le contenue des résultats 170Tirer profit des données contenues dans les résultats pour mieux comprendre les tendances et évaluer les dommages. 173
• Une simulation de résultat de géotraitement dans le bassin versant du Tongo-Bassa 168
• Pourquoi le choix du format de fichier Excel dans la sauvegarde des résultats ? 169
• Le contenue des résultats 170
• Tirer profit des données contenues dans les résultats pour mieux comprendre les tendances et évaluer les dommages. 173
PERSPECTIVES 175
• VERS UNE INTERGRATION DE LA DIMENSION « ALERTE » DANS PREVENTION DES RISQUES D’INONDATIONS. 176
• VERS UNE MISE A JOUR PERMANENTE DES DONNEES SUR LES INONDATIONS 177
CONCLUSION GENRALE 178
ANNEXES 181
BIBLIOGRAPHIE 192