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Le projet " GESSICa " (Facteurs de risque environnementaux et inégalités sociales associés aux cancers en Guadeloupe) a pour principal objectif d'améliorer la surveillance et la connaissance des cancers sur le territoire guadeloupéen par une approche multidisciplinaire associant géographie, épidémiologie, recherche clinique et sciences sociales. Un des objectifs du projet GESSICa est d'étudier le lien éventuel entre pesticides et incidence de cancer. Un modèle spatialisé de cartographie historique de l'utilisation des pesticides est en cours d'élaboration. Les sorties de ce modèle serviront à la création d'indices de risques environnementaux à définir. Ces indices seront ensuite intégrés dans un modèle Bayésien de Besag-York-Molié afin d'identifier les liens éventuels.

Notre article aborde le problème de la caractérisation du risque lié à l'emploi des pesticides en agriculture. Il traite de la représentation spatiale et temporelle de l'usage des pesticides et de leur devenir au sein de territoires en perpétuelle évolution. Pour cela, le modèle DynPestSols a été développé. A l'échelle de la parcelle et selon les cultures, le modèle 1) reconstitue les données historiques d'occupation du sol à partir des données cartographiques disponibles 2) applique les calendriers de traitements selon les cultures et les années sur la base de données bibliographiques et d'enquêtes 3) sélectionne les pesticides dans des bases de données historiques 4) simule le devenir des pesticides en fonction des types de sol et du climat. Le modèle produit des cartographies renseignant pour chacun des pesticides utilisés les quantités apportées, retenues par le sol, dégradées ou lixiviées. Des indicateurs temporels de pollution sont alors proposés à différentes échelles d'agrégation. Dans le cas présent, ils seront utilisés pour étudier le lien entre agriculture et fréquence de cancer en Guadeloupe.

La perte de terres agricoles liées à l’urbanisation constitue l’une des facettes de la consommation des terres. Commencé dans les années 1970, ce phénomène — essentiellement dû à l’étalement urbain — prend des proportions jusque-là inégalées. Les conséquences de ces processus d’artificialisation sont multiples et portent à la fois sur la production et sur la sécurité alimentaire ainsi que sur la perte de biodiversité. Ces processus interrogent aussi les formes de solidarité territoriale entre les villes et les espaces péri-urbains et ruraux. Issu d’une collaboration scientifique lancée au début des années 2010 entre l’Université de technologie de Sydney (University of Technology Sydney, UTS) et l’Institut national de recherche en sciences et technologies pour l’environnement et l’agriculture (Irstea), cet ouvrage aborde des points clés de la problématique de la consommation des terres en se focalisant sur les terres agricoles en France et en Australie. Plutôt que d’offrir une analyse comparative approfondie de la planification des terres agricoles périurbaines entre les deux pays, il propose une exploration des « boîtes à outils » de l’ingénierie territoriale développées et mobilisées pour faire face à l’enjeu de la perte de terres agricoles liée à l’urbanisation. Il offre également un « arrêt sur image » dans un panorama de champs de recherche en pleine évolution, autant du point de vue théorique que méthodologique.

Cette recherche est en partie financée par l’Agence nationale de la recherche à travers le projet Descartes (ANR 11-AGRO-002-01). Introduction Les processus de périurbanisation se traduisent par une forte tension sur le foncier agricole et par l’émergence d’une demande en agriculture « de services ». De nouvelles fonctions sont attribuées à l’agriculture, comme la gestion des aménités rurales et environnementales (Be...

Several tropical islands have a high and growing human population that fuels two conflicting dynamics: an increasing need in food and a decreasing availability in agricultural lands due to urban sprawl. Pushed by resource and land limitations, some islands including Réunion choose to both import human food and set up high-input agricultural production systems that rely on imports of mineral fertilisers and raw materials for animal feed. This globalised agrifood system has numerous negative externalities such as nutrient surpluses (and corresponding risk of soil and water pollutions), resources depletion (phosphorus and nonrenewable energies) and greenhouse gas emissions due to transportation. A transition to a circular economy (CE) can potentially increase the island autonomy, partially mitigate these negative externalities and foster local economic development. Biomass-based CE is particularly relevant for tropical volcanic islands, like Réunion, endowed with rich soils and higher crop yields. We studied the opportunities associated with biomass produced locally and used or usable as agricultural inputs to increase circularity within Réunion. The methodology used was based on a material flow analysis (MFA) coupled with a multi-stakeholder participatory approach. It was applied to the present agri-food system to identify local initiatives contributing to the transition to a CE. Results of the MFA show that 585 000 tons dry matter (tDM) of biomass used or usable as agricultural inputs are produced in Réunion. The agro-industry sector is predominant, representing 58% of the production. 325 000 tDM are used in agriculture (83 %) or urban sectors (4%), or eliminated (landfill site or discharge to the sea) (13%). The difference (260 000 tDM) corresponds to important atmospheric nitrogen and carbon emissions due to intermediary processes like composting and biomass combustion to produce electricity. This MFA leads us to identify three main levers to increase circularity at territorial level: i) A large part of eliminated materials could be used in agriculture, e.g. urban biowaste as fertilizer, food industry waste as animal feed; ii) Atmospheric emissions could be reduced to increase nutrient conservation and carbon sequestration; iii) The efficiency of agricultural processes at both plot and herd levels could be increased by better matching available inputs (fertilizers and feeds) with plant and animal needs. Results of the participatory approach show that the main stakeholders of the agri-food system in La Réunion (farmers, cooperatives, industrials, energy producers, public and private waste management organisations) are already involved in the transition to a CE. Several on-going industrial symbiosis initiatives were identified and four are in the design phase: 1. a whole-island fodder supply chain with collective fodder storage units to increase local fodder use, 2. manure spreading plans to reduce manure transport distances for each livestock farmer, 3. collective platforms to co-compost urban green waste with manure to produce organic fertilisers for market gardeners, 4. a door-to-door collection of households biowaste and anaerobic digesters to produce bioenergy. In conclusion, agriculture plays today a key role in the transition to a CE in Réunion. The research is now continuing with a Substance (nutrients) Flow Analysis (SFA) and an Ecological Network Analysis (ENA) of the whole island economy, i.e. between all economic sectors, including imports, exports, and atmospheric emissions. The objective is to assess the efficiency and the integration of the different sectors, including agriculture. An integrated spatially explicit simulation model is also under-development to study the potential (positive or negative) synergies between the four symbiosis initiatives in the design phase to better access their consequences on circularity, and environmental and economical efficiencies.

International audience; The ALBOMAURICE software runs a mosquito population dynamics model to predict the temporal and spatial abundance of Aedes albopictus, the dengue disease vector in Mauritius. For each vector surveillance zone, it solves a system of ordinary differential equations describing different stages of the mosquito life cycle. ALBOMAURICE uses daily rainfall and temperature input data to produce abundance maps used operationally by health services for targeting areas where to apply vector surveillance and control measures. Model simulations were validated against entomological data acquired weekly during a year at nine locations. Different control options can also be simulated and their effects compared.

Les interfaces entre les aires protégées et leurs périphéries en Afrique australe sont caractérisées par des savanes semi-arides où les contacts entre la faune sauvage et le bétail varient en fréquence et en intensité. Dans un contexte d'anthropisation croissante, l'augmentation de ces interactions peut accroître les conflits entre l'homme et la faune sauvage, comme la compétition pour les ressources végétales, la prédation du bétail ou la destruction des cultures par la faune sauvage, ou encore le risque de transmission d'agents pathogènes entre les espèces sauvages et domestiques. Afin de mieux comprendre les contacts potentiels entre faune domestique et faune sauvage dans ces paysages d'interface, nous proposons de combiner la télédétection et la modélisation spatiale pour simuler les mouvements des buffles d'Afrique (Syncerus caffer caffer) et les bovins domestiques (Bos taurus, Bos indicus), à la périphérie de trois parcs nationaux au Zimbabwe. Les zones en eau et les principaux types de végétation, qui constituent les principaux déterminants des déplacements de ces espèces d'ongulés, ont été cartographiés à partir d'une série temporelle d'images Sentinel-2. Les cartes résultantes ont ensuite été intégrées dans un modèle mécaniste de mouvement collectif d'individus interagissant à courte distance, avec une cohésion et un alignement du groupe, permettant de simuler les déplacements de troupeaux et de mieux localiser les zones de contact ainsi que leurs dynamiques saisonnières. Les sorties du modèle ont été comparées à des données de localisation par collier GPS de 34 individus (16 buffles, 18 vaches). Les résultats mettent en évidence une forte variabilité spatiale et saisonnière des contacts entre les buffles et les vaches, dans les trois zones d'étude, et une bonne correspondance entre les zones de contacts modélisées et observées. Ces premiers résultats illustrent le potentiel de la modélisation spatiale combinée à la télédétection pour simuler les déplacements animaux à l'échelle du paysage.

International audience; Mosquitoes are responsible for the transmission of major pathogens worldwide. Modelling their population dynamics and mapping their distribution can contribute effectively to disease surveillance and control systems. Two main approaches are classically used to understand and predict mosquito abundance in space and time, namely empirical (or statistical) and process-based models. In this work, we used both approaches to model the population dynamics in Reunion Island of the 'Tiger mosquito', Aedes albopictus, a vector of dengue and chikungunya viruses, using rainfall and temperature data. We aimed to i) evaluate and compare the two types of models, and ii) develop an operational tool that could be used by public health authorities and vector control services. Our results showed that Ae. albopictus dynamics in Reunion Island are driven by both rainfall and temperature with a non-linear relationship. The predictions of the two approaches were consistent with the observed abundances of Ae. albopictus aquatic stages. An operational tool with a user-friendly interface was developed, allowing the creation of maps of Ae. albopictus densities over the whole territory using meteorological data collected from a network of weather stations. It is now routinely used by the services in charge of vector control in Reunion Island.

Le moustique Aedes albopictus est responsable de l'épidémie de dengue qui sévit actuellement à la Réunion, avec plus de 6600 cas confirmés en 2018. Dans ce contexte, AlboRun, un outil de cartographie prédictive des densités de moustiques Ae. albopictus, a été développé en étroite collaboration entre chercheurs et acteurs de santé publique chargés de la lutte antivectorielle (LAV). Le fonctionnement d'AlboRun repose sur un modèle de dynamique de population de moustique piloté par des données de pluie et de température quotidiennes. Les sorties du modèle sont des estimations du nombre de moustiques à différents stades de développement [oeufs, larves, adultes], validées avec des données entomologiques de terrain. Le modèle est implémenté à une échelle spatiale adaptée aux actions de surveillance et de contrôle de LAV, à l'aide du langage Ocelet, langage métier et environnement de modélisation et de simulation libre (www.oceletfr). lnitialement développé pour la prédiction des densités vectorielles, l'outil a été complété par un module de calcul du taux de reproduction de base de la dengue (RO), un Indice épidémiologique qui représente le potentiel de dissémination de la maladie, après l'introduction d'un cas dans une population entièrement susceptible. Enfin, une interface utilisateur très simple a été développée et l'outil a été transféré à l'Agence de Santé Océan Indien (ARSOI], AlboRun est aujourd'hui utilisé en routine par le service de LAV à partir des données de 31 stations météorologiques pour générer chaque semaine une carte de densités de moustiques [format ShapeFile), qui, intégrée au Système d'Information Géographique (SIG) de l'ARSOI, constitue un outil d'appui à la gestion. La confrontation des données épidémiologiques 2018 avec les sortes du modèle met en évidence une corrélation significative entre le nombre de cas de dengue confirmés et les densités de moustiques adultes prédites ainsi qu'avec les estimations du RO.

Context. Accurate understanding and prediction of mosquito population dynamics are needed to optimize surveillance and control of mosquito-borne diseases. Modelling approaches are complementary to experimental and observational studies to provide appropriate simulation tools for supporting decision-making. Objective. The main objective of this study was the development of an operational predictive tool designed to map mosquito populations from environmental and meteorological data, taking the example of Aedes albopictus in Reunion Island, vector of viruses responsible for Chikungunya and dengue fever.

International audience; Population growth coupled with urbanization are generating determining changes into livestock development owing to the increasing demand of animal products whereas forage resources are becoming scarce. In this alarming context, a monitoring and evaluation system seems to be necessary to estimate above-ground forage biomass quantity. Therefore, a combined approach of remote sensing, modelization and computer programming is used to create a cartography tool for forage resources quantity estimation. This tool was developed based on ground agronomic measurements datas coupled with satellite-images datas to elaborate forage biomass quantity prediction models. These models were then applied to several archived satellites images to track temporal profile production of different forage species through juxtaposition of 4 066 vegetation index (NDVI) extracts. For each satellite image acquisition, temporal profile equation parameters were modified to calculate new biomass yields through assimilation of datas obtained from satellite-imageprediction. Biomass exploitation status and animal carrying capacity of different pasture plots predicted by these models are helpful datas in decision-making for optimal management of plots utilization. Models were thereafter implemented in a cartographying and piloting interface from a web page. Therefore, it is possible to draw a plot on satellite image as background and to calculate different indicators for this plot. Through the same interface Web, these models can be utilized as a prospective tool for the estimation of forage production over several weeks from satellite image acquisition date. This tool was conceived to assist rural development actors in counseling livestock farmers for optimal management of forage resources.; La croissance démographique et l'urbanisation engendrent une augmentation de la demande en produits d'origine animale alors que la disponibilité en ressources fourragères se réduit. Un système d'évaluation et de suivi pour estimer la quantité de biomasses fourragères disponibles est indispensable. Ainsi, une approche combinée de télédétection, modélisation et programmation informatique a été utilisée pour créer un tel outil cartographique. Pour cela, des mesures de données agronomiques sur le terrain sont couplées avec des données d'imagerie satellitaire pour élaborer des modèles de prédiction. Les modèles obtenus sont ensuite utilisés sur plusieurs images satellites archivées pour retracer le profil de disponibilité temporel des différentes espèces fourragères via la juxtaposition de 4 066 extraits d'indices de végétation (NDVI) obtenus à Madagascar. À chaque acquisition d’image satellite, les paramètres de l'équation du profil temporel sont modifiés, pour calculer de nouveaux rendements de biomasse, par l'assimilation dans les modèles de prédiction des données obtenues via l'imagerie satellite. L'état d'exploitation de la biomasse et la capacité de charge animale des différentes parcelles de pâturages, prédits par les modèles, constituent des données d’aide à la décision pour une gestion optimale de l'usage des parcelles. Les modèles sont ensuite implémentés et intégrés à une interface cartographique et de pilotage à partir d’une page Web. Ainsi, il est possible de dessiner une parcelle sur fond d’image satellite, puis de calculer les différents indicateurs pour cette parcelle. À travers la même interface Web, ces modèles peuvent aussi être utilisés comme outils de prospective permettant d'estimer la production fourragère sur plusieurs semaines après la date d'acquisition de l'image satellite. Cet outil a été conçu pour aider les acteurs du développement rural de Madagascar à conseiller les éleveurs sur la façon optimale de gérer les ressources fourragères.

Context. Mosquitoes are vectors of major pathogens worldwide, such as the pathogens of Malaria, Chikungunya, dengue, Rift Valley or Wes t Nile fevers. Accurate understanding and prediction of mosquito population dynamics are needed to optimize surveillance and control of mosquito-borne diseases. Objectives. This study had two main objectives i) understanding the relationships between env ironmental conditions and mosquito population dynamics to predict mosquito densities and ii) developing operational tools for surveillance and control of vector-borne diseases, taking the example of Aedes albopictus in Reunion Island. Methods. We developed different models using respectively process-based and data-based approaches to study the relationships between meteorological variables (daily temperature and rainfall), land cover classification derived from SPOT-6 imagery, and entomological collections of Aedes albopictus larvae from 9 sites located around the Island. The best models were implemented with Ocelet, a domain specific language and simulation tool for modelling changes in geographical landscapes, and a user-friendly interface was developed. Results. The observed and predicted abundances of Aedes albopictus tallied very well. Spearman's correlation coefficients ranged between 0.45 and 0.90. Higher correlations were obtained in the sites with a higher seasonality of the mosquito population dyna mics. Conclusions. We developed a flexible and efficient tool that predicts mosquito abundance based on local environmental and meteorological factors. It is operational with a simplified, user-friendly interface and used by vector-control agencies to tar get surveillance areas in Reunion Island.

La croissance démographique et l'urbanisation engendrent une augmentation de la demande en produits d'origine animale alors que la disponibilité en ressources fourragères se réduit. Un système d'évaluation et de suivi pour estimer la quantité de biomasses fourragères disponibles est indispensable. Ainsi, une approche combinée de télédétection, modélisation et programmation informatique a été utilisée pour créer un tel outil cartographique. Pour cela, des mesures de données agronomiques sur le terrain sont couplées avec des données d'imagerie satellitaire pour élaborer des modèles de prédiction. Les modèles obtenus sont ensuite utilisés sur plusieurs images satellites archivées pour retracer le profil de disponibilité temporel des différentes espèces fourragères via la juxtaposition de 4 066 extraits d'indices de végétation (NDVI) obtenus à Madagascar. À chaque acquisition d'image satellite, les paramètres de l'équation du profil temporel sont modifiés, pour calculer de nouveaux rendements de biomasse, par l'assimilation dans les modèles de prédiction des données obtenues via l'imagerie satellite. L'état d'exploitation de la biomasse et la capacité de charge animale des différentes parcelles de pâturages, prédits par les modèles, constituent des données d'aide à la décision pour une gestion optimale de l'usage des parcelles. Les modèles sont ensuite implémentés et intégrés à une interface cartographique et de pilotage à partir d'une page Web. Ainsi, il est possible de dessiner une parcelle sur fond d'image satellite, puis de calculer les différents indicateurs pour cette parcelle. À travers la même interface Web, ces modèles peuvent aussi être utilisés comme outils de prospective permettant d'estimer la production fourragère sur plusieurs semaines après la date d'acquisition de l'image satellite. Cet outil a été conçu pour aider les acteurs du développement rural de Madagascar à conseiller les éleveurs sur la façon optimale de gérer les ressources fourragères.